Процесс алгоритма классификации ближайшего соседа (KNN) можно кратко описать так: 15

1. Выбор параметра K. 1 Определяется количество ближайших соседей, которые будут использоваться для классификации. 1 Значение K может существенно влиять на производительность алгоритма. 1
2. Расчёт расстояний. 1 Вычисляются расстояния между новым объектом и всеми объектами в обучающем наборе данных. 1 Наиболее часто используемыми метриками расстояния являются евклидово расстояние, манхэттенское расстояние и косинусное расстояние. 1
3. Сортировка соседей. 1 Все объекты обучающего набора данных сортируются по возрастанию расстояния до нового объекта. 1 Это позволяет легко выбрать ближайших соседей. 1
4. Выбор K ближайших соседей. 1 Выбираются K объектов, которые находятся ближе всего к новому объекту. 1 Эти объекты будут использоваться для определения класса нового объекта. 1
5. Классификация. 1 Определяется класс нового объекта на основе большинства голосов среди K ближайших соседей. 1 Класс, который встречается чаще всего среди ближайших соседей, будет присвоен новому объекту. 1