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最邻近算法步骤：

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.与当前点距离最小点的类别作为当前点的预测分类。

k-近邻算法步骤：

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个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

解释得比较详细的博客：

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