解释 KNN 和 k-means 聚类之间的区别？
主要区别在于，KNN 需要标记点（分类算法，监督学习），而 k-means 则不需要（聚类算法，无监督学习）。
若要使用 K 最近邻，请使用要分类为未标记点的标记数据。K 均值聚类采用未标记的点，并学习如何使用点之间距离的平均值对它们进行分组。
主要区别在于，KNN 需要标记点（分类算法，监督学习），而 k-means 则不需要（聚类算法，无监督学习）。
若要使用 K 最近邻，请使用要分类为未标记点的标记数据。K 均值聚类采用未标记的点，并学习如何使用点之间距离的平均值对它们进行分组。