K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
1 定义
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，即由你的“邻居”来推断出你的类别.
2 距离公式
两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离
3 KNN算法的步骤
（1）计算已知类别数据集中每个点与当前点的距离；
（2）选取与当前点距离最小的K个点；
（3）统计前K个点中每个类别的样本出现的频率；
（4）返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
4 KNN原理
5 KNN的优缺点
6 KNN性能问题
NN的性能问题也是KNN的缺点之一。使用KNN，可以很容易的构造模型，但在对待分类样本进行分类时，为了获得K近邻，必须采用暴力搜索的方式，扫描全部训练样本并计算其与待分类样本之间的距离，系统开销很大。
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
[3]叶斌.基于HMM和PNN的语音情感识别研究.[J]青岛大学学报(工程技术版). 2011,26(04)