假设你有一个包含1000个样本的数据集每个样本有10个特征。现在你想使用KNN算法对新样本进行分类K的取值为5那么这个KNN算法的分类过程是什么？

KNN算法的分类过程如下：

1. 计算新样本和数据集中所有样本的欧氏距离（或其他距离度量方式），得到距离最近的K个样本。

2. 统计这K个样本中所属类别的出现次数。

3. 将新样本归为出现次数最多的类别。

例如，对于新样本，计算其与数据集中所有样本的距离，得到距离最近的5个样本分别属于类别A、B、B、C和C，则将新样本归为类别B。