Der K-Nearest Neighbors (KNN)-Algorithmus, eine überwachte Machine Learning-Technik, wird überwiegend für die Klassifikation eingesetzt. Dieser Algorithmus arbeitet, indem er einen neuen Datenpunkt anhand der Kategorien seiner nächsten Nachbarn im Trainingsdatensatz klassifiziert.

Im Kontext der Klassifikation weist der KNN-Klassifikator einem neuen Datenpunkt eine Klasse zu, indem er die 'k' nächsten Nachbarn im Trainingssatz identifiziert – wobei 'k' ein benutzerdefinierter Parameter ist. Die Klassifizierung des neuen Datenpunkts erfolgt dann durch eine Mehrheitsabstimmung unter diesen 'k' Nachbarn.

Trotz seiner Einfachheit und Anpassungsfähigkeit ist der KNN-Algorithmus bei umfangreichen Datensätzen rechenintensiv. Er erfordert eine sorgfältige Auswahl sowohl des 'k'-Werts als auch der Distanzmetrik. Dennoch bleibt KNN ein weit verbreitetes und effektives Werkzeug für Klassifikationsaufgaben im Bereich des Machine Learnings.