K-means（K平均法）の覚え方
- K for "Kluster": Kは「Kluster（クラスター）」のKです。データをK個のクラスターに分ける方法です。
- 平均（Mean）: 各クラスタの「平均」を計算して、新しいクラスタの中心を決めます。
覚え方のポイント：
データを K個のグループ（クラスタ）に分け、その平均値（Mean）を使って中心を更新する。
KNN（K-Nearest Neighbors、K近傍法）の覚え方
- K for "Kinda close": Kは「Kinda close（なんとなく近い）」のKです。データがどのカテゴリに属するかを、K個の近いデータを参考に決めます。
- 近傍（Neighbors）: 「近くにいるデータ」を参考にします。
覚え方のポイント：
何かを判断するときに K個の近いデータ（Neighbors）を参考にする。
このような覚え方を使えば、K-meansとKNNの違いとそれぞれの主な概念を簡単に思い出すことができるでしょう。
