这两种算法之间的根本区别是，Kmeans本质上是无监督学习而KNN是监督学习。Kmeans是聚类算法，KNN是分类（或回归）算法。

Kmeans算法把一个数据集分割成簇，使得形成的簇是同构的，每个簇里的点相互靠近。该算法试图维持这些簇之间有足够的可分离性。由于无监督的性质，这些簇没有任何标签。

KNN算法尝试基于其K（可以是任何数目）个周围邻居来对未标记的观察进行分类。它也被称为懒惰学习法，因为它涉及最小的模型训练。因此，它不用训练数据对未看见的数据集进行泛化。

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