的k个最接近的训练样本。最近邻居法採用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。K-NN是一种，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的。k-近邻算法是所有的机器学习算法中最简单的之一。无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，使较近邻居的权重比较远邻居的权重大。例如，一种常见的加权方案是给每个邻居权重赋值为1/ d，其中d是到邻居的距离。邻居都取自一组已经正确分类（在回归的情况下，指属性值正确）的对象