El algoritmo k-NN (k-Nearest Neighbors o k-vecinos más próximos) es, probablemente, el algoritmo de Machine Learning más sencillo: "memoriza" los datos de entrenamiento y, a la hora de realizar una predicción para un nuevo dato, sencillamente devuelve el dato de entrenamiento más próximo (o el resultado de considerar los k datos de entrenamiento más próximos).
Este algoritmo es de tipo "aprendizaje basado en instancias" o "aprendizaje no generalizable" pues el objetivo del mismo no es desarrollar un modelo que represente los datos de entrenamiento y permita generalizarlo aplicándolo a nuevas muestras.
