k近邻算法是一种比较简单而又能有效地用于分类的算法。它的核心思想是“物以类聚，人以群分”，即不学习就能进行分类的算法。它能够有效地用于一些简单数据，而且也能够适应各种分布情况，所以近些年被广泛应用。
k近邻算法的步骤主要有以下几个：首先，根据所需分类的数据集，需要计算每一个数据点与其他数据点之间的距离；其次，找出最近的k个邻居，把它们纳入到一个集合；然后，进行投票，把最多的票数作为分类结果；最后，根据投票的结果给出对应的分类。
k近邻算法的优点在于可以处理大量的数据，而且不需要拟合模型，无需构建复杂的数据结构，且准确率较高。然而，它也有一定缺点，那就是计算复杂度高，因为要计算每个数据点与其他数据点之间的距离，因此当样本量较大的时候，计算时间和存储空间都会非常大。
总而言之，k近邻算法是一种比较简单且能够有效地进行分类的模型，其计算步骤为：计算每个数据点与其他数据点的距离，并找出最近的k个邻居，将它们纳入一个集合，进行投票，票数最多的作为分类结果。它具有准确率高、计算简单等优点，但也存在计算复杂度高的缺点。
