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了解过机器学习这个概念，一定知道有一种名为k最近邻的算法，简称KNN。
对于k最近邻算法的定义，百度百科是这样给出的：K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
通俗来说，就是近朱者赤，近墨者黑的道理。在有标签的监督学习中，k最近邻一般用于分类，即根据与某一个特征点离得最近的k个点的分类来决定该点的分类，一般是少数服从多数的决策；而在无标签的无监督学习中，k最近邻一般用于聚类，即将某点及与其离得最近的k个点聚到同一个类别中。不过话是这么说，一般对于无监督学习，人们通常使用的是K-Means算法，即k均值算法。
对于KNN算法的应用，我们首先来看一个例子。
对于下面的这个水果，我们如何判断它具体是哪一个品种呢？
当然，理论上来说，我们必须根据生活经验才能做出判断，我们知道，类似于图中水果的形状和色泽的水果有橙子和柚子，同时我知道，柚子通常比橙子更大，更红。
所以我的脑子里有了如下所示的图表：
所以根据这个图表，以及上图中的水果又大又红的特点，我判断该水果很可能是柚子！
这并不难，但是下面这样的水果呢？
这个水果的大小和色泽都趋近于平庸，不大不小，不红不橙。
那么问题来了，我们如何判断这个水果的品种呢？
试想一下生活中的经验，对于一个陌生人，我们如何判断这个人的职业呢？我们一般会根据这个人的朋友来判断，如果这个人的朋友都是什么科学家啊工程师啊之类的，我们就认为这个人很可能是一个科研工作者；而如果这个人的朋友大多是什么记者啊播音员啊导演啊之类的，我们就认为这个人很可能是一个新闻传媒工作者。
这是自然而然的事情，但是这个自然而然的判断思路，其实就是k最近邻算法。
我们回到上面的问题，要判断图中水果的品种，我们就来看它的“朋友”，当然，这里我们把它的“朋友”称为“邻居”。
我们来看看离它最近的三个邻居：
如图所示，在离它最近的三个邻居中，有两个是橙子，有一个是柚子，所以根据投票法（其实就是少数服从多数）的决策，我们认为这个水果是一个橙
