一、k均值和kmeans的相同点？
k均值和k-means是同一算法的两种不同称呼。它们都是一种无监督学习的聚类算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。
它们的相同点包括：都是基于距离度量的算法，通过迭代优化来找到最优的簇划分，都需要预先指定簇的数量k，都使用欧氏距离作为默认的距离度量方法。总的来说，k均值和k-means是同一算法的两种不同叫法，没有本质上的区别。
二、k-means的k值怎么确定？
1. 数据的先验知识，或者数据进行简单分析能得到K值。
2. 基于变化的算法：即定义一个函数，随着K的改变，认为在正确的K时会产生极值。
3. 基于结构的算法：即比较类内距离、类间距离以确定K。
4. 基于一致性矩阵的算法：即认为在正确的K时，不同次聚类的结果会更加相似，以此确定K。
5. 基于层次聚类：即基于合并或分裂的思想，在一定情况下停止从而获得K。
6. 基于采样的算法：即对样本采样，分别做聚类；根据这些结果的相似性确定K。如，将样本分为训练与测试样本；对训练样本训练分类器，用于预测测试样本类别，并与聚类的类别比较
7. 使用Canopy Method算法进行初始划分。
8. 使用BIC算法进行初始划分。
三、knn代码操作方法？
knn代码可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意knn代码算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像，但却是有本质区别的。
knn的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些knn代码算法的蛛丝马迹了。
K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。
knn代码的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。
四、k-means算法可以用什么代替？
K-means算法可以被用一些替代方法来解决聚类问题，比如层次聚类、密度聚类、谱聚类等。这些方法都有各自的优点和适用场景，例如层次聚类可以处理不同大小的聚类和非凸形状的群集，密度聚类可以有效地处理噪声和局部密度变化，谱聚类可以处理非球形聚类和高维数据。因此，在选择聚类算法时需要根据数据特点和分析需求进行综合考虑，选择最适合的算法来解决聚类问题。
五、k-means是分类算法吗？
k-means不是分类算法，是聚类算法。
k-means算法接受参数k；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对
象”（引力中心）来进行计算的.
k-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.k-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.
六、k-means算法和knn算法的区别？
k-means算法和knn算法是两种常见的机器学习算法。它们在应用场景、算法原理和计算复杂度等方面存在一些区别。1. k-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。它的主要步骤包括选择k个初始聚类中心、计算每个样本与聚类中心的距离、将样本分配到最近的聚类中心、更新聚类中心的位置，重复以上步骤直到达到收敛条件。k-means算法的目标是最小化样本与其所属聚类中心之间的距离。2. knn算法是一种分类算法，用于根据样本的特征将其分为不同的类别。它的主要步骤包括计算每个样本与已知样本之间的距离、选择k个最近邻样本、根据最近邻样本的类别进行投票或加权投票来确定未知样本的类别。knn算法的目标是通过样本之间的相似性来进行分类。这两种算法的区别主要体现在以下几个方面：- 应用场景：k-means算法主要用于聚类分析，而knn算法主要用于分类问题。- 算法原理：k-means算法通过迭代计算样本与聚类中心之间的距离来进行聚类，而knn算法通过计算样本之间的距离来进行分类。- 计算复杂度：k-means算法的计算复杂度较低，时间复杂度为O(n*k*d*t)，其中n为样本数量，k为聚类中心数量，d为样本特征维度，t为迭代次数。knn算法的计算复杂度较高，时间复杂度为O(n*d*k)，其中n为样本数量，d为样本特征维度，k为最近邻样本数量。总结：k-means算法和knn算法在应用场景、算法原理和计算复杂度等方面存在一些区别。k-means算法用于聚类分析，通过迭代计算样本与聚类中心之间的距离来进行聚类；knn算法用于分类问题，通过计算样本之间的距离来进行分类。此外，k-means算法的计算复杂度较低，而knn算法的计算复杂度较高。
七、k-means中位数算法有几种？
① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目 K，例如 ISODATA 算法。关于 K-means 算法中聚类数目K 值的确定在文献中，是根据方差分析理论，应用混合 F统计量来确定最佳分类数，并应用了模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性。在文献中，使用了一种结合全协方差矩阵的 RPCL 算法，并逐步删除那些只包含少量训练数据的类。而文献中使用的是一种称为次胜者受罚的竞争学习规则，来自动决定类的适当数目。它的思想是：对每个输入而言，不仅竞争获胜单元的权值被修正以适应输入值，而且对次胜单元采用惩罚的方法使之远离输入值。 ② 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为 K-means算法的一个主要问题。对于该问题的解决，许多算法采用遗传算法（GA），例如文献 中采用遗传算法（GA）进行初始化，以内部聚类准则作为评价指标。 ③ 从 K-means 算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的。所以需要对算法的时间复杂度进行分析、改进，提高算法应用范围。在文献中从该算法的时间复杂度进行分析考虑，通过一定的相似性准则来去掉聚类中心的侯选集。而在文献中，使用的 K-means 算法是对样本数据进行聚类，无论是初始点的选择还是一次迭代完成时对数据的调整，都是建立在随机选取的样本数据的基础之上，这样可以提高算法的收敛速度。