knn和kmeans的区别是什么？

区别1：分类的目标不同。

聚类和分类最大的不同在于，knn分类的目标是事先已知的，而kmeans聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来，所以，聚类有时也叫无监督学习。聚类分析试图将相似的对象归入同一簇，将不相似的对象归为不同簇，

区别2：速度不同。

K-means算法虽然比较容易实现，但是其可能收敛到局部最优解，且在大规模数据集上收敛速度相对较慢。

区别3：K的含义不同。

KNN，K的含义：来了一个样本x，要给它分类，即求出它的y，就从数据集中，在x附近找离它最近的K个数据点，这K个数据点，类别c占的个数最多，就把x的label设为c。

K-Means，K的含义：K是人工固定好的数字，假设数据集合可以分为K个簇，由于是依靠人工定好，需要一点先验知识。

1Opencv提供了人脸识别类，如果你学习人脸识别，可以先试一下。官网链接
Face Recognition with OpenCV
2它也实现了很多分类器，例如SVM,用的是台湾大学的LIBSVM实现的，还有KNN，我之前用这个KNN做了手写字符的训练和识别。你也可以用他来进行车牌的识别。
3关于数据的话，LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label 这个libsvm中的。
当然关于数据的话，你可以google。很多大学都提供了相应的数据。
4人脸数据我举几个例子:
ORL：The Database of Faces
MIT:>        我想来看这篇文章的人大多对机器学习都有一定的了解，我觉得没有必要非常学术话的解读这个意义。人的学习目的不就是为了认识更多的事物么，机器学习也是一样，就是让计算机通过学习类比来认识更多的事物。

         在这里我们是让计算机认识图像，要让计算机认识事物，首先得教他，他学会了自然就认识了，所以我们准备了很多样本来告诉计算机什么是方块，什么是梅花等等，当样本足够多的时候，计算机通过类比自然就能区别它所看到的事物了。

          机器学习算法有很多种，比如KNN，K-means，决策树，SVM，贝叶斯等，我们通过提取样本和目标的特征数据，再应用这些分类算法达到事物分类的目的，这样就简单的完成了一个机器学习的过程。当然机器学习不光用来分类，还有用来完成更多，更复杂的事情，目前图像识别领域的机器学习，千变万化的应用其实还是用来分类。所以图像分类还是图像识别的最基本，最重要的工作之一。
        在任何情况对任何事物分类都需要有分类目标，比如一株植物是什么科，那么分类目标是这个植物，样本自然就是我们已经定义好的各种植物以及植物类别。一个人是谁，我们可以用ta的面部特征来分类，人脸就是一个需要分类的目标。同样图像分类我么首先要找到分类的目标，比如我们需要知道某张图里面是否有苹果，通常情况下我们需要把可能存在苹果的地方扣下来和苹果作为对比，通过对比当匹配度达到一定程度时我们就认为被扣下来区域就是苹果，这样的处理过程通常来讲叫做图像分割，是图像识别中不可或缺的过程，图像分割的效果直接影响图像识别的最终效果。为了解决这个过程，人们提出了很多算法来解决这个问题，在我看来图像分割任然是一个需要不断改进技术。碰巧在这个开源项目中用到的图像分割很简单，不需要知道太多其中的原理，也可以很好的完成这个任务。

          当前图像识别领域有两类主要的图像识别手段；单步法和基于候选区识别。单步法比如yolo算法，他直接把未知传入到神经网络，不用查找候选区就可以识别目标物体。基于候选区方法则多一个过程，第一首先找到可能存在某个物体的候选区，第二步把这些候选区和已知的样本比对，如果匹配达到一定的程度就认为识别到某个物体。

基于候选区的算法优缺点如下：

        更少的样本，更高效的运行速度，更容易理解的算法，更廉价的设备，但是有些情况无法用单步法解决或者效果非常差，本开源项目就是用的基于候选区方式来解决问题。

单步法优缺点：

         更多的样本，单步法更多的使用神经网络，对设备性能要求高，能解决更加复杂的问题。

ocv_bbox 基于点的边Bbox界框
ocv_bitmap -
ocv_blur -
ocv_chull -
ocv_copyto -
ocv_destroy -
ocv_display
ocv_edges 边缘检测
ocv_face
ocv_facemask 人脸位置检测
ocv_grayscale OpenCV Computer Vision
ocv_hog OpenCV Computer Vision
ocv_info
ocv_keypoints OpenCV keypoints
ocv_knn OpenCV Computer Vision
ocv_markers 角点检测

ocv_mog2 OpenCV Computer Vision
ocv_picture OpenCV Computer Vision
ocv_polygon 多边形剪切
ocv_read OpenCV Computer Vision
~~ ocv_rectangle 矩形面积和位置 ~~
ocv_resize 设定显示尺寸
ocv_sketch OpenCV Computer Vision
ocv_stylize OpenCV Computer Vision
ocv_version OpenCV Computer Vision
ocv_video OpenCV Computer Vision
ocv_write OpenCV Computer Vision
opencv-area OpenCV area manipulation

文字点选验证码（Click Captcha）是一种常见的验证码形式，通常由若干个字符或单词组成，要求用户点击其中指定的字符或单词，以验证用户身份。

在Python开发中实现文字点选验证码，一种常用的方法是使用图像处理库和机器学习库，以下是一些常用的库和方法：

PIL库：Python Imaging Library（PIL）是一个Python图像处理库，提供了丰富的图像处理功能，包括图像读写、缩放、旋转、裁剪、滤波等。可以使用PIL库生成包含随机字符的验证码，并将其保存为本地文件。

OpenCV库：OpenCV是一个计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，包括图像读写、滤波、边缘检测、特征提取等。可以使用OpenCV库对验证码进行预处理，提取出验证码中的字符或单词，以便后续的识别。

PyTesseract库：PyTesseract是一个Python的OCR库，基于Google的Tesseract-OCR引擎，可以对图像中的文字进行识别。可以使用PyTesseract库对验证码中的字符或单词进行识别和分类。

KNN算法：KNN是一种常用的机器学习算法，可以用于对验证码中的字符或单词进行分类。可以使用KNN算法对预处理后的验证码进行特征提取和分类，以识别出验证码中的正确字符或单词。

综合使用以上方法，可以实现一个较为稳定和准确的文字点选验证码。具体实现细节需要根据具体情况进行调整和优化。

PyQt5本身并不包含机器学习算法，但是可以通过调用Python的机器学习库实现KNN算法。具体可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。
首先需要安装scikit-learn库，可以使用以下命令进行安装：
```
pip install -U scikit-learn
```
接下来就可以在PyQt5应用程序中调用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类，实现KNN算法。以下是一个简单的示例代码：
```python
from PyQt5QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel
import sys
from sklearnneighbors import KNeighborsClassifier
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super()__init__()
selfinitUI()
def initUI(self):
selfsetWindowTitle("KNN算法示例")
selfsetGeometry(100, 100, 300, 200)
# 创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练数据
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
y_train = [0, 0, 1, 1]
knnfit(X_train, y_train)
# 预测新数据
X_test = [[2, 3], [4, 5]]
y_pred = knnpredict(X_test)
# 显示预测结果
label = QLabel(self)
labelsetText("预测结果：" + str(y_pred))
labelmove(50, 50)
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sysargv)
window = MainWindow()
windowshow()
sysexit(appexec_())
```
以上示例代码创建了一个窗口，并在窗口中使用KNeighborsClassifier类实现了KNN算法，最后在窗口中显示了预测结果。
需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的需求和数据情况进行调整和优化。

KNN算法既可以解决分类问题，也可以解决预测问题。
基础思想：通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。

对于离散型因变量，从k个最近的已知类别样本中挑选出频率最高的类别用于未知样本的判断；对于连续型因变量，将k个最近的已知样本均值用作未知样本的预测。

k值过小，模型过拟合，例如k=1，未知样本的类别将由最近的1个已知样本点来决定，对于训练数据来说，训练误差几乎为0，对于测试数据来说，训练误差可能会很大，因为距离最近的1个已知样本点可以是异常观测值，也可以是正常观测值。

k值过大，模型欠拟合，例如k=N，未知样本的类别将由所有已知样本中频数最高的类别决定，不管是训练集还是测试集被判为一种类别，易欠拟合。

一般利用多重交叉验证得到平均误差最小的k值。还有一种方法是设置k近邻样本的投票权重，对已知样本距离较远的设置权重低一些，较近的设置权重高一些，通常将权重设置为距离的倒数。

点与点之间的距离即相似性，一般用欧氏距离，即L2范数
或者曼哈顿距离，即L1范数
或者余弦相似度cosα
或者杰卡德相似系数，即J=|A∩B|/|A∪B|

在使用距离方法来度量相似性时，要使所有变量数值化（通过哑变量或者重编码为0,1,2），而且采用标准化方法进行归一化，防止数值变量的量纲影响

近邻搜寻方法包括：暴力搜寻法（全表扫描），kd树（k为训练集中包含的变量个数，而非KNN中的k个邻近样本，先用所有已知类别的样本点构造一棵树，再将未知类别应用在树上），球树搜寻（将kd树中的超矩形体换成了超球体）。

优点：
精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定；
KNN 是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练；
KNN 理论简单，容易实现。

缺点：
对于样本容量大的数据集计算量比较大，即计算复杂度高；
必须保存全部数据集，即空间复杂度高；
KNN 每一次分类都会重新进行一次全局运算；
样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多；
K 值大小的选择；
KNN 无法给出基础结构信息，无法知晓平均实例样本与典型实例样本具有什么特征，即无法给出数据的内在含义。

应用领域：
文本分类；模式识别；聚类分析；多分类领域。

行表示每一个被观测的学生，
STG：在目标学科上的学习时长，
SCG：重复次数
STR：相关科目的学习时长
LPR：相关科目的考试成绩
PEG：目标科目的考试成绩
（以上指标均已标准化）
UNG：对知识的掌握程度高低

利用多重交叉验证获取符合数据的理想k值

经过10重交叉验证，最佳的近邻个数为6

weights=uniform，表示投票权重一样
=distance，表示投票权重与距离成反比

从主对角线看，绝大多数样本被正确分类

通过热力图可视化混淆矩阵

行代表真实地，列代表预测的，主对角线上的颜色比较深，说明绝大多数样本是被正确分类的。

下面得到模型在测试集上的预测准确率：

整体预测准确率为9109%，要得到每个类别的准确率：

第一列为预测精度，即”预测正确的类别个数/该类别预测的所有个数"
第二列为预测覆盖率，即”预测正确的类别个数/该类别实际的所有个数"
第三列为前两列的加权结果
第四列为类别实际的样本个数

对于预测问题的解决同决策树中一样，用MSE衡量

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