KNN（K近邻算法）是一种常见的分类算法，它由Cover和Hart于1968年提出，它可以发现邻近区域中最相似的点。KNN算法可以通过简单的距离计算找到距离最近的K个数据，然后使用这K个数据作为当前数据点的分类标准，以确定当前数据点属于什么类别。
KNN算法根据以下步骤进行数据分类：
1.收集数据：首先要收集模型的训练数据，这一步涉及到从原始数据中提取模型所需的信息。
2.计算距离：在KNN算法中，距离是衡量样本点之间相似程度的指标，常用的距离计算方式有欧氏距离和曼哈顿距离，它们都是基于向量空间相似度计算的结果。
3.确定最近邻居：基于上节距离计算，选取K个与当前样本点距离最近的样本点作为当前样本点的最近邻居（通常K是指定去的正整数）
4.确定分类：在KNN算法中，分类是由多数表决实现的，即通过统计K个邻居点中各个类别出现的次数，取K个邻居中出现次数最多的类别作为当前数据点的类别。
KNN算法的优点是精度很高、灵活性强，且它是一种简单的近似方法，可以实施快速预测，缺点是需要大量计算时间以及比较复杂的计算过程，通常K值的选择也需要比较多的时间，K值的选取对KNN算法的精度影响较大。
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