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K-近邻算法：

（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

（2）按照距离递增次序排序

（3）选取与当前点距离最小的k个点

（4）确定前K个点所在类别的出现频率

（5）返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

准备数据集：

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进行分类：

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运行结果：

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