二者区别
（上图参考https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/4619066.html）
K均值
学完吴恩达机器学习K均值算法的课程，做一下总结。
首先k-means是一个聚类算法，属于无监督学习。我们只知道数据，但没有任何标签，需要我们找出数据本身的data structure。
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先确定一个K值（分成K类，可能不是最优，后期可调整）后具体实现方法是：
1. 随机初始化K个μ
建议直接选择样本点，即
2. 循环两个步骤
（1）根据已经标记好的μ（1到k）更新每一个样本x(i)的类别c(i)，且该样本点的所属均值为μc(i)。
（2）重新计算新的μ（1到k）。
3. 优化代价函数至收敛
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至于怎么选择合适的K值，可以尝试不同的K值，然后看谁的J比较小。(感觉很坑)
见下图，随机初始化很影响最后的分类，同一个K值需要尝试多次初始化。（同感觉很坑）
KNN
KNN是一个监督的算法，但没有学习的能力，原有的样本是有标签的，所以在判断新的未知类别的样本点时，计算离它最近的K样本，这K个样本中哪个类别多，新样本属于哪个类别。所以有时候不同的K值很影响新样本的类别。
图中已知标签的为蓝色和红色的样本，先需要判断绿色点属于蓝色还是红色，可以看到不同K值，结果不同。（感觉就是一个充满了坑的算法）
但是有理论能够证明KNN的合理性，一种证明方法是用密度估计证明，以后有空再更。