KNN ipernaqarfiup kissaaraa ilisarnitsi, imaqarneq tamakkiisumik kissaateqarnerannik imaluunniit, tamaat kingornaqarnerannik qaffasinnerusumik.
K-nærmeste naboer, eller KNN til kort, er en overvåget læring algoritme brugt til klassifikation og regression opgaver. Det fungerer på principperne om at give en ny data punkt samme mærkat som dets nærmeste naboer i træningsdatasettet. Antallet af naboer undersøgt, 'k', er en brugerdefineret parameter, der definerer, hvor mange naboer der skal medtages i afstemningsprocessen. I en klassifikationsproblem vælger algoritmen klassen, der er mest almindelig blandt de k-nærmeste naboer. I en regression problem bruger algoritmen gennemsnittet af de k-nærmeste naboers værdier som output for det nye datapunkt. KNN er ikke-parametrisk, hvilket betyder, at den ikke gør nogen antagelser om den underliggende data. Det er også kendt som dovne læring, da den ikke kræver nogen træning, men i stedet gemmer hele datasettet og bruger det til at lave forudsigelser på køretid.