पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथम KNN को सारांशित करें।
K-Nearest Neighbor (KNN) एक महत्वपूर्ण पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथम है जिसमें बड़े और छोटे अंशों को तुलना करके श्रृंखला के अंतिम अंश के लिए नए आखरी उत्पाद विश्लेषण के लिए श्रृंखला में कृषि के समस्याओं के लिए एक विशेष एल्गोरिथ्म होता है।

इस एल्गोरिथ्म में डेटा संरचना एक कोटिगणित नियमों का उपयोग करना शामिल है जो कि पर्यवेक्षित मेमोरी की सीमा के अंदर रखती हुई नए दस्तावेजों के लिए केंद्रीय संरचना में इस्तेमाल होते हुए एक आंकड़ा के पास एक बड़े संख्या के लिए प्रतिस्पर्धा को जोड़ते हुए आगे भविष्य में उत्पाद विश्लेषण के लिए रेखांकन दर्ज करते हैं। 

इस तरह, KNN ट्रेनिंग डेटा को उपलब्ध प्रदान करते हुए द्रव्यमान होकर कृषि उत्पादों की वर्तमान स्थिति को वर्ण नया उत्पाद उत्पन्न करने के लिए सहायक होता है। हालांकि, इसे फेडर एल्गोरिथ्म के रूप में भी जाना जाता है जो डेटा संरचना को ढूंढता हुआ हमें फेड करता है जिसे हम आराम से उत्पाद वर्णन में इस्तेमाल कर सकते हैं।

KNN एल्गोरिथ्म ने कृषि उत्पाद विश्लेषण में बड़ी सफलता प्राप्त की है। क्योंकि इसमें उत्पाद की स्टेशनरी चरित्रिता और समय के अनुकूल ज्ञान के लिए स्कोअरिंग रोबोट क्षेत्र जैसे बहुमुखी और विशेष फ़ीचर महत्वपूर्ण होते हैं।