基本思想
K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如下面的图：
通俗一点来说，就是找最“邻近”的伙伴，通过这些伙伴的类别来看自己的类别。比如以性格和做过的事情为判断特征，和你最邻近的10个人中（这里暂且设k=10），有8个是医生，有2个是强盗。那么你是医生的可能性更加大，就把你划到医生的类别里面去，这就算是K近邻的思想。
K近邻思想是非常非常简单直观的思想。非常符合人类的直觉，易于理解。
至此，K近邻算法的核心思想就这么多了。
K值选择,距离度量,分类决策规则是K近邻法的三个基本要素.
从K近邻的思想可以知道，K近邻算法是离不开对于特征之间“距离”的表征的，至于一些常见的距离。