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Riga 1: {{tmp\|Algoritmo}} Il '''k-nearest neighbors''' (traducibile come ''k-NNadiacenti più vicini''), abbreviato in K-NN, è un [[algoritmo]] utilizzato nel riconoscimento di [[pattern]] per la [[classificazione]] di oggetti basandosi sulle caratteristiche degli oggetti vicini a quello considerato. In entrambi i casi, l'input è costituito dai k esempi di addestramento più vicini nello spazio delle funzionalità. L'output dipende dall'utilizzo di k-NN per la classificazione o la regressione: Nella classificazione k-NN, l'output è un'appartenenza a una classe. Un oggetto è classificato da un voto di pluralità dei suoi vicini, con l'oggetto assegnato alla classe più comune tra i suoi k vicini più vicini (k è un numero intero positivo, tipicamente piccolo). Se k = 1, l'oggetto viene semplicemente assegnato alla classe di quel singolo vicino più prossimo.

K-nearest neighbors: differenze tra le versioni