KNN（K-Nearest Neighbor，K近鄰）算法是一種基礎且套用廣泛的機器學習算法，主要用於分類和回歸任務。其核心思想是基於「物以類聚」的原理，即一個對象或樣本可以根據其最近鄰的情況被分類或回歸。
KNN算法的主要步驟是：
確定K值：選擇合適的K值是KNN算法的關鍵，K值太小可能導致過擬合，而K值太大可能導致欠擬合。通常通過交叉驗證來選擇最優的K值。
距離度量：一般使用歐氏距離作為距離度量的標準，也可以使用曼哈頓距離或其他距離度量方法。
決策規則：在分類任務中，通常使用多數表決法，即選擇最近鄰中最頻繁出現的類別作為預測結果；在回歸任務中，可以使用平均值法或加權平均值法，根據最近鄰的數值來預測結果。
KNN算法的優點包括簡單易懂、易於實現，並且在某些情況下具有較好的分類準確性。其主要缺點包括計算成本較高（特別是當處理高維數據時），並且對於記憶體的需求較高，因為需要存儲所有訓練數據。此外，KNN對於參數的選擇非常敏感，不同的K值和距離度量方法可能會對模型的性能產生顯著影響。
儘管存在這些局限性，KNN算法仍然是一種流行的機器學習算法，廣泛套用於各種領域。