邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
通俗点说：你跟这类人玩，你就是这类人。你跟那类人玩，你就是那类人。
实现：
按上述所说中的这类人，哪类人 就相当于一些已经分类的数据（样本数据）
这些数据有各自的属性（多种）都是以数值表现出来的
那么你想知道你是什么类的人 那就把你自身的属性去和这些人作比较
打个比方：以性格，年龄 ，身高为属性 判断男女
你和A类人中有3个人性格，年龄，身高是比较相近。和B类人只和1个人性格、年龄、身高比较相近。这其中3个人是男人， 那1个人
是女人。那么久推断出你是个男人（听起来很荒谬。）
改进策略
kNN算法因其提出时间较早，随着其他技术的不断更新和完善，kNN算法的诸多不足之处也逐渐显露，因此许多kNN算法的改进算法也应运而生。
针对以上算法的不足，算法的改进方向主要分成了分类效率和分类效果两方面。
分类效率：事先对样本属性进行约简，删除对分类结果影响较小的属性，快速的得出待分类样本的类别。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
分类效果：采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进，Han等人于2002年尝试利用贪心法，针对文件分类实做可调整权重的k最近邻居法WAkNN (weighted adjusted k nearest neighbor)，以促进分类效果；而Li等人于2004年提出由于不同分类的文件本身有数量上有差异，因此也应该依照训练集合中各种分类的文件数量，选取不同数目的最近邻居，来参与分类。[1]
