python scikitlearn近邻分类器和KNeighbors分类器之间的区别是什么

试图开始使用Python的SciKitLearn库，但陷入了最近邻分类器和KNeighbors分类器之间的区别。这两个论点似乎相似，但并不完全相同

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近邻用于无监督学习，近邻用于有监督学习。例如，当您想要在两个数据集中查找最近邻时，您可以使用无监督学习。当您想要根据数据集中最近邻的类别进行分类时，您可以使用监督学习。

最近邻类没有.predict或.predict\u prob方法来预测测试样本的标签。然而，KNeighbors是一个用于监督学习的类，它有.predict和.predict\u prob方法来预测测试样本的标签和概率。

那么，最近邻点与K-均值有什么不同呢？两者都是无人监管的。