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具体的识别步骤包括：
1、计算样本数据中的点与当前点之间的距离
2、算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签
3、确定前k个点所在类别的出现频率. 一般只选择样本数据集中前k个最相似的数据
4、k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数
5、返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
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