KNN、Kmeans是常用机器学习算法，但也经常弄混。本文将详细介绍这两种算法含义、实现过程、用途、区别等方面进行详细讲解。
1、KNN
属于监督学习，属于分类学习（需要进行训练）。最简单粗暴就是将预测点与所有点距离计算，然后保存并排序，选出前面K个值看看哪些类别比较多，则预测的点属于哪类。
(1) 流程
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：
a、计算已知类别数据集中的点与当前点之间距离（曼哈顿距离计算、欧式距离计算)
b、按照距离递增次序排序
c、选取与当前点距离最小的k个点（k取值依据：通过交叉验证（将样本数据按照一定比例，拆分出训练用的数据和验证用的数据，比如6:4拆分出部分训练数据和验证数据），从选择一个较小的K值开始，不断增加K的值，然后计算验证集合的方差，最终找到一个比较合适的K值）
d、确定前K个点所在类别的出现概率
e、返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
2、KMeans
属于聚类学习，类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，通过一次次重复这样的选择质心-计算距离后分类-再次选择新质心的流程，直到我们分组之后所有数据都不会再变化，就得到最终的聚合结果。
(1) 流程
a、随机选取K个质心（K值取决于想要聚成几类）
b、计算样本到质心的距离，距离质心距离近的归为一类，分为k类
c、求出分类后的每类的新质心
d、再次计算样本到新质心的距离，距离质心距离近的归为一类
e、判断新旧聚类是否相同，如果相同就代表已经聚类成功，如果没有就循环2～4步骤直到相同
3、KMeans++
KMeans的两个缺陷: KMeans聚类中心的个数K需要事先给定，但在实际中这个K值的选定是非常难以估计的；KMeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（KMeans++解决KMeans的两个缺陷。）
(1)流程
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
a、给定初始点的集合D
b、随机从点集D中选择一个点作为初始的中心点
c、计算每一个点到最近中心点的距离Si
d、求和Si得到Sum
e、取随机值Random(0 f、循环点集D，做Random-=Si运算直到Random<0,那么点i就是下一个中心点 g、循环c~f，直到取出所有的K个中心点 h、进行K-means算法