डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत करने के लिए K-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम का उपयोग करें।डेटा बिंदु: [[1,2], [2,4], [2,3], [3,5], [3,1], [5,5], [5,3], [6,1 ],[6,2],[6,4]]
K-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम का उपयोग करते हुए इन डेटा बिंदुओं को तीन समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

1. सभी बिंदुओं को एक वर्ग में रखें, क्योंकि वे सभी कुछ न कुछ भिन्न हैं। उनके बीच कुछ न कुछ अंतर होगा।

2. अब हम इन बिंदुओं के बीच के मनहट्टन दूरी को (x1-x2) + (y1-y2) की गणना से प्राप्त करते हैं। इस दूरी के आधार पर हम केंद्रीय बिंदु (centroid) को चुनेंगे। केंद्रीय बिंदु हमेशा मूल डेटा में उपलब्ध नहीं होगा।

3. अब ये केंद्रीय बिंदु हमेशा कम से कम समूह का सदस्य होगा जिसका उनके आसपास सबसे ज्यादा बिंदु होंगे। इसकी सुविधा है कि अगली समूह को जांचने के लिए न केवल कम से कम दो समूहों में मात्र लेकिन उनके समीपस्थ या उनसे निकटतम समूहों को भी स्कैन कर सकते हैं।

इस तरह से, दिए गए डेटा बिंदुओं को तीन समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

समूह 1: [[1,2],[6,1],[6,2]]
समूह 2: [[2,4],[2,3],[6,4]]
समूह 3: [[3,5],[3,1],[5,5],[5,3]]

यहां सभी वर्गीकृत डेटा बिंदुओं को उनके मनहट्टन दूरी के आधार पर उनके आसपास के केंद्रीय बिंदु के साथ गठित समूह के रूप में प्रस्तुत किया गया है।