KNN算法：
在距离空间中，如果一个样本最近的K个邻居里，邻居们绝大多数属于某个类别，那么这个样本就属于这个类别。
K-means算法：
K-means算法是一种聚类算法，K代表要将样本划分为K个类别，Means是均值。该算法首先随机选取K个样本作为初始质心，将每个样本划分到距离最近的质心，形成K个类别，然后重新计算每个类的质心，即，求每个类中样本的均值，将求得的均值与初始质心比较，如果求得的质心与初始质心相差较大，则将所求得的质心作为该类的质心，然后继续循环，直到类的质心不变化或者稳定或者达到最大迭代次数。
