K-means和KNN

Kmeans是一种无监督聚类算法。简单理解就是对于样本集选取k个中心点，迭代出每个点距离k个重点的距离，然后分配到离其最近的簇中。需要确定合适的k值，k值太大会导致模型过拟合，k值太小会导致模型欠拟合。

评价标准主要是看轮廓系数S(S∈[-1,1])，越接近1，则聚类效果越好。越接近-1则聚类效果越不好。

a为样本点到同一簇其他点的平均距离。b为样本点到不为同一个簇的其他点的平均距离

简单的K-means实现

KNN是一种有监督分类算法。简单理解就是根据周围数据比例来判断自己类别。拿下图举例，假设虚线此时K=3，实现此时K=5。当K=3时，红色比蓝色为2：3，所以绿色会被认定为蓝色类。当K=5时，红色比蓝色为6：4，所以绿色将会被认定为红色类。

这也说明K取值不同对于实验数据影响十分大。

利用sklearn库中自带的鸢尾花数据实现KNN过程

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