k近邻算法（k-Nearest Neighbors，简称kNN）是一种基本的分类与回归算法，它的核心思想是利用已知类别的样本来预测新样本的类别。在分类问题中，kNN算法将新样本与训练数据集中的k个相似的样本进行比较，根据它们的类别中出现次数来预测新样本的类别。在回归问题中，kNN算法则是通过k个相似的样本的平均值来预测新样本的值。
kNN算法的应用场景非常广泛，例如
1. 个性化推荐根据用户的历史行为和偏好，通过kNN算法来推荐用户可能感兴趣的商品、音乐、电影等。
2. 图像识别通过比较待识别图像与训练数据集中的样本，利用kNN算法来对图像进行分类或识别。
3. 医学诊断通过分析医学数据集中的病例和症状，利用kNN算法来预测患者的病情或诊断结果。
4. 金融风控通过对客户的历史信用记录和行为数据进行分析，利用kNN算法来评估客户的信用风险。
5. 自然语言处理通过分析文本数据集中的语义和词汇，利用kNN算法来进行文本分类、情感分析等。
总之，kNN算法在很多领域都有着广泛的应用，可以帮助人们更好地理解和处理各种复杂数据。