在機器學習領域，kNN（K-Nearest Neighbor）是最基礎且直觀的分類算法之一。它以“最鄰近”的方式來預測未知樣本的類別，簡單來說，就是通過尋找與目標樣本最近的K個鄰居，并依據這些鄰居的多數類別來決定目標樣本的歸屬。??

那么，什么是“最鄰近特征”呢？簡單理解，就是用來衡量距離的指標，比如歐氏距離或曼哈頓距離。這些距離值幫助我們找到與目標樣本最相似的數據點。??

舉個例子，在手寫數字識別任務中，kNN算法會先計算待測數字圖像與訓練集中所有圖像的距離，然后選取距離最小的K個樣本，最終根據這K個樣本中出現(xiàn)最多的數字作為預測結果。??

盡管kNN算法易于實現(xiàn)，但它對大規(guī)模數據集處理效率較低，且對異常值敏感。因此，在實際應用中需謹慎選擇參數K和優(yōu)化距離度量方式。??

總之，kNN以其簡潔性和有效性成為初學者入門機器學習的理想工具！??