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Análise do Vizinho mais Próximo é um método de classificação de casos com base na sua similaridade com outros casos. No aprendizado de máquina, ele foi desenvolvido como uma maneira de reconhecer padrões de dados sem requerer uma correspondência exata com nenhum dos padrões ou casos armazenados. Casos semelhantes ficam próximos uns dos outros e os casos diferentes ficam distantes uns dos outros. Portanto, a distância entre dois casos é uma medida de sua dissimilaridade.

Casos próximos são chamados de "vizinhos". Quando um novo caso (validação) é apresentado, sua distância de cada um dos casos no modelo é calculada. As classificações dos casos mais similares – os vizinhos mais próximos – são verificadas e o novo caso é colocado na categoria que contiver o maior número de vizinhos mais próximos.

É possível especificar o número de vizinhos mais próximos a serem examinados; este valor é denominado k. As fotos mostram como um novo caso seria classificado usando dois valores diferentes de k. Quando k = 5, o novo caso é colocado na categoria 1 porque a maioria dos vizinhos mais próximos pertence à categoria 1. No entanto, quando k = 9, o novo caso é colocado na categoria 0 porque uma maioria dos vizinhos mais próximos pertence à categoria 0.

A análise do vizinho mais próximo também pode ser utilizada para calcular valores para uma variável resposta contínua. Nesta situação, a média ou mediana do valor dos vizinhos mais próximos é utilizada para obter o valor predito para o novo caso.