El documento describe diferentes algoritmos de clasificación por vecindad. Estos algoritmos clasifican nuevos casos basados en la clase de los casos más cercanos en el conjunto de entrenamiento, sin necesidad de un modelo explícito. Algunos algoritmos básicos incluyen la regla del vecino más cercano y la regla de los k vecinos más cercanos (k-NN), mientras que otros aplican técnicas como la selección de prototipos y edición para mejorar el rendimiento.