算法相同点不同点优点缺点Kmeans都属于聚类或分类算法，用于处理数据的分组问题需要预先设定聚类数量K；基于距离计算进行归类，通过计算数据点与中心点的距离来划分数据；属于无监督学习算法（KNN除外）原理简单易懂，容易实现，运行速度快，参数少（主要参数为聚类个数K）需事先确定分类数；初始聚类中心会影响结果KNN都属于聚类或分类算法，用于处理数据的分组问题属于监督式学习，需要事先告知计算机每个数据的类别；根据数据点周围K个邻居的类别多数情况来确定新数据点的类别；通过计算数据点与已有数据集中实例的距离来找到K个近邻算法简单，适用于数据分布具有局部相似性且类别界限不太清晰的情况计算复杂度较高，尤其是在数据量较大时；对K值敏感，不同的K值可能导致不同的分类结果Meanshift都属于聚类或分类算法，用于处理数据的分组问题不需要提前给定分类数量K值，自动寻找聚类中心点；基于密度梯度上升，沿着密度上升方向寻找聚类中心点；根据数据点的密度分布情况来确定聚类无需事先告知分类数量，能自动确定类别数量；对数据分布适应性强，可处理复杂形状的数据分布计算复杂度较高；对半径参数敏感；可能陷入局部最优
rknn模型介绍（knn模型用来干嘛的）
rknn模型介绍（knn模型用来干嘛的）算法 相同点 不同点 优点 缺点 Kmeans 都属于聚类或分类算法 用于处理数据的分组问题 需要预先设定聚类数量 K 基于距离计算进行归类 通过计算数据点与中心点的距离来划分数据 属于无监督学习算法 KNN 除外 原理简单易懂 容易实现 运行速度快 参数少 主要参数为聚类个数 K 需事先确定分类数 初始聚类中心会影响结果 KNN 都属于聚类或分类算法 用于处理数据的分组问题 属于监督式学习
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oracle查看锁表进程（oracle 查锁表进程）
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