あり、主に分類問題を解くのに利用される。近傍法は、他の機械学習アルゴリズムとは異なり、教師データからモデルのパラメーターを推測するというステップが存在しない。近傍法の学習というのは、入力された教師データをそのまま記憶するだけである。近傍法による分類は、分類対象のサンプルと教師データに含まれているサンプルの距離に基づいて行われる。教師データを丸暗記したモデルに対して、未知のサンプルを入力すると、このモデルは、未知のサンプルと丸暗記した教師データ中の全サンプルとの距離を計算する。個の教師データのサンプルが属しているクラスタを調べ、最も多く見られるクラスタを未知のデータのクラスタとする。近傍法で作られたモデルは、距離に基づいてデータを分類しているため、適切な距離を選ぶことが非常に重要となってくる。距離は特徴量に応じて決められ、ユーグリッド距離やマンハッタン距離などがある。ついても、データセットの特徴にあった数値を選ぶ必要がある。選び方とデータセットの特徴によって、以下のように、答えが一意的に決まらない場合が考えられる。以上存在したりする場合が考えられる。値かを大きくしたり、あるいは奇数にしたりすることで回避できる。距離に対して重みを考えて、距離が近いほど重みを大きくすることでも、このような状況を回避することできる。