| k-NN (k-Nearest Neighbors) | k-means (k-平均法) | |
|---|---|---|
| 目的 | 分類 (Classification) 新しいデータ点がどのクラスに属するかを予測する。 |
クラスタリング (Clustering) データ全体をk個のグループ（クラスタ）に分ける。 |
| 学習タイプ | 教師あり学習（ラベル付きデータが必要） 怠惰学習 (Lazy Learning) とも呼ばれる。 |
教師なし学習（ラベルは不要） |
| "k"の意味 | 参照する近傍のデータ点の数。 | 作成するクラスタの数。 |
| デモでの注目点 | 新しい点（●）が登場し、周りのk個の点から自分の色を決める。 | クラスタ中心（■）が動き回り、最終的に全ての点（●）を色分けする。 |