本数据进行度量，然后对多元变量数据进行分类。在功能上其和k近邻算法的目的相同，直接利用随即近邻的概念确定与测试样本临近的有标签的训练样本。
定义.邻里成分分析是一种距离度量学习方法，其目的在于通过在训练集上学习得到一个线性空间转移矩阵，在新的转换空间中最大化平均留一（LOO）分类效果。该算法的关键是与空间转换矩阵相关的的一个正定矩阵A，该矩阵A可以通过定义A的一个可微的目标函数并利用迭代法（如共轭梯度法、共轭梯度下降法等）求解得到。该算法的好处之一是类别数K可以用一个函数f（确定标