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在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的方法。最近邻居法采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是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。
k-近邻算法是所有的机器学习算法中最简单的之一：被分配的对象被列为了其邻域对象较多的类别的K近邻算法是最常见的（k是一个正整数，通常很小）。如果k=1，那么对象被简单分配给其近邻的类。同样的方法可以用于回归，如：简单地将对象的属性值分配为其K近邻的属性值的平均值。它可以有效的衡量邻居的权重，使较近邻居的权重比较远邻居的权重大。（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。这个方案是一个线性插值的推广。）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。虽然没要求明确的训练步骤，但这也可以当作作是一种训练样本集的算法。k-近邻算法对数据的局部结构是非常敏感的。近邻算法能用一种有效的方式准确地计算决策边界。
- Target ：分类未知类别实例
- Input ： 待分类未知类别实例项目， 已知类别实例集合，其中包含固定已知类别的实例
- Output : 实例可能的类别
具体分析如下：
k近邻法（k nearest neighbor algorithm，k-NN）是机器学习中最基本的分类算法，在训练数据集中找到k个最近邻的实例，类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定，当k=1时，即类别为最近邻的实例的类别。
如上图所示（引自wiki），当k=3时，此时红色的个数为2，则绿色的输入实例的类别为红色的三角形，当k=5时，此时蓝色的个数为3，输入实例的类别为蓝色的四边形。
在分类过程中，k值通常是人为预先定义的常值，从上图可以看出，k值的选取对会对结果有很多的影响。大的k值可以减小噪声对分类的影响，但是和实例较远的实类会对判决起作用，通常采用交叉验证的方式来选取最优的k值。