k近邻法（k-nearest neighbor， k-NN）是一种基本分类与回归方法，由Cover和Hart于1968年提出。分类时，对于新的实例，根据与它最接近的k个训练实例的类别，通过多数表决等方式，进行预测。

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。