Les k plus proches voisins forment un algorithme simple de machine learning qui classe un nouveau point en regardant les k exemples les plus similaires déjà connus et en adoptant leur étiquette majoritaire. Il n'y a pas de véritable entraînement : l'algorithme mémorise les données et compare des distances. C'est comme estimer le prix d'un riad à Marrakech en consultant les cinq riads les plus comparables vendus récemment dans le quartier et en faisant la moyenne. KNN est intuitif et efficace sur de petits jeux de données, mais ralentit fortement quand le volume augmente.