KNN（K-Nearest Neighbor）模型是一種基於實例的學習算法，它通過比較新數據點與訓練數據集中最近鄰點的特徵，並根據這些最近鄰點的類別進行投票或統計，從而預測新數據的類別。
KNN模型的核心思想是「物以類聚，人以群分」，即認為待分類樣本的類別與相鄰樣本的類別相關。KNN模型特別適用於多分類問題，以及處理稀有事件的分類。
此外，KNN模型是一種非參數模型，這意味著它不依賴於預先定義的函式形式或參數，而是基於數據點的實例進行學習。KNN模型的主要缺點是計算效率較低，尤其是對於大型數據集，因為它需要存儲和比較所有訓練數據點的特徵。
在實際套用中，KNN模型的性能可能會受到K值（最近鄰點的數量）的影響，選擇合適的K值對於模型的性能至關重要。