k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为：由那些离X最近的k个点来投票决定X归为哪一类。
图1图1中有红色三角和蓝色方块两种类别，我们现在需要判断绿色圆点属于哪种类别当k=3时，绿色圆点属于红色三角这种类别；当k=5时，绿色圆点属于蓝色方块这种类别。
举个简单的例子，可以用k-近邻算法分类一个电影是爱情片还是动作片。（打斗镜头和接吻镜头数量为虚构）
电影名称打斗镜头接吻镜头电影类型无问西东 1 101 爱情片
后来的我们 5 89 爱情片
前任3 12 97 爱情片
红海行动 108 5 动作片
唐人街探案 112 9 动作片
战狼2 115 8 动作片
新电影 24 67 ？
表1 每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数和电影分类
表1就是我们已有的数据集合，也就是训练样本集。这个数据集有两个特征——打斗镜头数和接吻镜头数。除此之外，我们也知道每部电影的所属类型，即分类标签。粗略看来，接吻镜头多的就是爱情片，打斗镜头多的就是动作片。以我们多年的经验来看，这个分类还算合理。如果现在给我一部新的电影，告诉我电影中的打斗镜头和接吻镜头分别是多少，那么我可以根据你给出的信息进行判断，这部电影是属于爱情片还是动作片。而k-近邻算法也可以像我们人一样做到这一点。但是，这仅仅是两个特征，如果把特征扩大到N个呢？我们人类还能凭经验“一眼看出”电影的所属类别吗？想想就知道这是一个非常困难的事情，但算法可以，这就是算法的魅力所在。
我们已经知道k-近邻算法的工作原理，根据特征比较，然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。那么如何进行比较呢？比如表1中新出的电影，我们该如何判断他所属的电影类别呢？如图2所示。
图2 电影分类我们可以从散点图中大致推断，这个未知电影有可能是爱情片，因为看起来距离已知的三个爱情片更近一点。k-近邻算法是用什么方法进行判断呢？没错，就是距离度量。这个电影分类例子中有两个特征，也就是在二维平面中计算两点之间的距离，就可以用我们高中学过的距离计算公式：