k-NN（k-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习算法，它基于“近朱者赤，近墨者黑”的思想，即认为样本空间中距离相近的样本具有相似的特征和标签。所以，对于一个新的样本，通过计算它与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的k个样本作为邻居，然后根据这k个邻居的标签值来推测该新样本的标签值。k-NN算法在分类和回归任务中都有应用。
k-NN算法的基本流程如下：
k-NN算法广泛应用于分类、回归、推荐系统等领域。
k-NN算法可以用于分类问题，例如垃圾邮件识别、手写数字识别等。在这些问题中，k-NN算法通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，来确定待分类样本所属的类别。
k-NN算法也可以用于回归问题，例如房价预测、气温预测等。在这些问题中，k-NN算法通过计算待预测样本与已知样本之间的距离，来预测待预测样本的输出值。
k-NN算法还可以用于推荐系统中。例如，通过计算用户与其他用户之间的相似度，可以为用户推荐他们可能感兴趣的产品或内容。
为了克服k-NN算法的缺点，研究者们对k-NN算法进行了改进。
加权k-NN算法（weighted k-NN）是一种改进的k-NN算法。在加权k-NN算法中，每个邻居的权重是根据其距离的远近来确定的。距离越近的邻居，其权重越大；距离越远的邻居，其权重越小。通过这种方式，加权k-NN算法可以更准确地预测待分类样本的标签值。
为了降低k-NN算法的计算复杂度，研究者们提出了多种方法来减少计算距离的次数。例如，可以使用k-d树、球树等数据结构来存储训练集数据，从而减少计算距离的次数。
自适应k-NN算法（adaptive k-NN）是一种根据数据分布自适应调整k值的算法。自适应k-NN算法通过计算每个样本的局部密度来调整k值，从而提高分类的准确率。
k-NN算法是一种基于实例的学习算法，它通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，来确定待分类样本的标签值。k-NN算法简单易懂，适用于多分类问题，并且对噪声数据不敏感。但是，k-NN算法的计算复杂度高，对于样本不平衡的数据集，预测准确率低。为了克服k-NN算法的缺点，研究者们提出了多种改进方法，例如加权k-NN算法、减少计算距离的次数、自适应k-NN算法等。