-Training Data와 가장 유사한 K개의 데이터를 이용하여 값을 예측하는 알고리즘
-Input Data와 Training Data들과의 유사성은 유클리드거리를 이용

• 장점
  • 높은 정확도
  • Outlier에 둔감
  • 데이터에 대한 가정이 필요 없다
• 단점
  • 계산 비용이 높다
  • 많은 메모리 필요

예제

물음표에 해당하는 영화 유형을 찾아보자

1. 다른 모든 영화와의 유사도를 계산 한다
2. 유사도가 가장 가까운(가장 작은) K개의 영화를 찾는다 (K=3으로 가정)
3. K개중 다수의 영화 유형을 G의 영화 유형으로 예측한다

영화 G와 유사도가 가장 가까운 영화는 A, B, C 이다.
A, B, C가 로맨스 이기 때문에 G도 로맨스 이다.