KNN ~ K-近傍法

クラスタリング手法の１つであり、教師あり学習に分類される。
特徴空間での近隣のK点を選択し、そのK点のラベリングの多数決（近いものを重みをつける場合もある）によって目的点のラベルを決定する手法

計算上は全ての教師ありデータと全ての教師なしデータの距離を計算するのはコストがかかるため計算量削減するために空間の分割（パーティショニング）や特定の値が近いものだけ計算する最適化などを行うことがある。
参考) https://ja.wikipedia.org/wiki/K近傍法