2、写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录（每条记录的特征向量大约10来个）进行文本聚类时，由于程序细节上有问题，就导致了Javaheap space的内存溢出问题，后来通过修改程序得到了解决 。
3、K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法 ， 有对应的类别输出 。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点 ， 只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别 。
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