KNN算法的步骤可以概括如下：1、计算距离：计算待分类样本与训练集中每个样本的距离。2、选择k个最近邻样本。3、投票或取平均：对于分类问题，K 个最近邻中出现次数最多的类别即为待分类样本的类别；对于回归问题，K 个最近邻的值的平均值即为待分类样本的值。