本系列文第一個介紹的便是KNN演算法（K-Nearest Neighbors，最近鄰居法），顧名思義，此演算法的核心精神便是，你會與最接近你的K個鄰居相似（假設離你最近的 5 個鄰居中，有 4 個是高收入者、1 個是中等收入者，則你很可能也是高收入者）。以上圖為例，假設有紅色與藍色兩個類別，而我們想判斷灰色球是哪個類別時，就會以附近球的顏色當依據。由於最近的 3 顆球中，有 2 顆是藍色、1 顆是紅色，因此灰色球應該屬於藍色（此處的K為 3，選取標準為演算法的預測準確率最高者）。
對於可明確分類的資料來說，KNN演算法威力強大，只要找到相關的變數，便能協助判斷資料類別。以投資為例，對股市表現會有影響的，無非是經濟成長率、物價年增率、失業率、政策利率水準等與景氣週期相關的經濟數據。假設與目前經濟數據相似的情況下，未來股市大多下跌，那根據KNN演算法，未來股市下跌機率就會較高。
以剛才提到的股市判斷模型為例，失業率、長短期利率差距、製造業採購經理人指數、韓國出口年增率與實質利率為變數，半年後股市漲跌為預測目標。下圖為KNN演算法的結果，當K在3時，模型正確率最高。當 K 等於 3 時，模型預測未來半年股市下跌的準確度為 82%（預測下跌次數 22 次，真的發生下跌次數為 18 次，18 除以 22 等於 82%）、未來半年股市上漲的準確度更高達 86%（同理，82 除以 95 等於 86%）。