“Nearest neighbor”常指“最近邻（点/样本）”：在某种距离度量（如欧氏距离、余弦距离）下，与目标点距离最近的数据点。常见于机器学习、统计学与信息检索中（如 k-近邻算法 k-NN）。
/ˈnɪərɪst ˈneɪbər/
The classifier labels a new point using its nearest neighbor.
分类器用新点的最近邻来给它贴标签。
In high-dimensional data, the nearest neighbor can be surprisingly far away, which makes distance-based methods less reliable.
在高维数据中，最近邻可能会出乎意料地“很远”，这会让基于距离的方法变得不那么可靠。
“Nearest”来自 near（近的）的最高级形式，表示“最近的”；“neighbor”来自古英语 nēahgebūr（住在附近的人），由“near（近）+ dweller（居住者）”的概念演变而来。组合起来在数学与计算领域引申为“在空间/特征空间中距离最近的对象”。
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