KNN是K-Nearest Neighbor的缩写，即K最近邻算法，是一种基本分类与回归方法。在机器学习中，KNN算法通过测量不同特征点之间的距离，找出与新数据点最近的K个训练数据点，根据这些邻居的主要类别来预测新数据点的类别。

KNN算法的思想很简单，就是“近朱者赤，近墨者黑”。它假设相似的数据点往往具有相似的属性，因此新数据点的类别可以通过其K个最近邻的类别来确定。具体实现上，KNN算法通常包括以下几个步骤：

距离计算：

计算待分类数据点与训练数据集中每个数据点之间的距离，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

选择K个最近邻：

根据计算出的距离，选择距离最近的K个训练数据点。

投票或加权投票：

对于分类问题，通常采用多数投票法，即得票最多的类别作为待分类数据点的类别；对于回归问题，则通常采用加权平均法，即计算K个邻居的输出值的平均值作为预测结果。

KNN算法适用于数据量不大且特征维度不高的情况，其优点是简单易懂、易于实现，但缺点是计算量大，特别是当训练数据集很大时，KNN的性能会显著下降。此外，KNN对异常值敏感，且需要存储整个训练数据集，这在大数据场景下是不可行的。