Trouver les K points les plus proches d'un point donné
et utiliser leurs étiquettes pour prédire l'étiquette du point donné.

Trouver les K points les plus éloignés d'un point donné
et utiliser leurs étiquettes pour prédire l'étiquette du point donné.

Construire un modèle à partir des données d'entraînement
et l'utiliser pour faire des prédictions.

Trouver les K clusters les plus proches d'un point donné
et utiliser leurs étiquettes pour prédire l'étiquette du point donné.