KNN，英文全稱為K-nearst neighbor，中文名稱為K近鄰演算法，它是由Cover和Hart在1968年提出來的。
　　KNN演算法流程：
　　輸入：訓練資料集　　

T=(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)
　　其中，xi∈X⊆Rn為例項的特徵向量，yi∈Y={c1,c2,...,ck}為例項的類別，i=1,2,...,N；例項特徵向量x;
　　輸出: 例項x所屬的類y
　　(1) 根據給點的距離度量，在訓練集T中找出與x最近鄰的k個點，涵蓋著k個點的領域，記為Nk(x);
　　(2) 在Nk(x)中根據分類決策規則(如多數表決)，決定x的類別y

:
　　y=argmaxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj),i=1,2,...,N;
　　
　　在上式中，I為指示函式，即當yi=cj時，I為1，否則I為0。
　　KNN特殊情況是k=1的情形，稱為最近鄰演算法。對於輸入的例項點(特徵向量)x，最近鄰演算法將訓練資料集中與x最近鄰點的類作為x的類。
　　在KNN演算法中，常用的距離有三種，分別為曼哈頓距離、歐式距離和閔可夫斯基距離。
　　設特徵空間X是n維實數向量空間Rn, xi,xj∈X,xi=(x(1)i,x(2)i,...,x(n)i)T, xj=(x(1)j,x(2)j,...,x(n)j)T, xi,xj的Lp距離定義為：
　　L

p(xi,xj)=(∑nl=1|x(l)i−x(l)j|p)1p
　　這裡 p≥1
　　當p=1時，稱為曼哈頓距離(Manhattan distance), 公式為：
　　L1(xi,xj)=∑nl=1|x

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