KNN (K-Nearest Neighbors) è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per attività di classificazione e regressione. Funziona prendendo un set di dati di classi note, trovando i K punti dati più vicini ai dati del test e quindi utilizzando la classe più comune tra questi punti come previsione. KNN è un esempio di apprendimento basato su istanze o pigro, in cui il modello non apprende dai dati ma effettua previsioni basate su misurazioni di somiglianza come misure di distanza tra i punti. È semplice, efficace e ampiamente utilizzato in una varietà di applicazioni.
Riassumi l'algoritmo di apprendimento supervisionato KNN.