Алгоритм K-ближайших соседей (KNN) является оптимальным выбором для классификации в ситуациях, когда оценить параметры вероятностного распределения данных сложно или невозможно. 1

Некоторые типичные области применения KNN:

• Классификация клиентов (например, по уровню лояльности). 1
• Медицина — классификация пациентов по медицинским показателям. 1
• Маркетинг — классификация товаров по уровню популярности и т.д.. 1

Однако алгоритм может быть неэффективен в случаях, когда обучающая выборка имеет большое количество атрибутов или объектов, поскольку поиск ближайших соседей может быть очень ресурсоёмким. 3

Также важно правильно выбрать значение параметра K, так как слишком маленькое значение может привести к переобучению модели, а слишком большое — к недообучению. 3