自动识别和清洗重复数据是数据处理中常见的任务，可以通过利用编程语言如Python中的pandas库来实现。下面是一个示例算法：

1. 读取数据集：使用pandas库读取数据集，创建一个DataFrame对象。
2. 确定重复行：使用DataFrame对象的duplicated()方法标记出重复行，可以选择基于全部列或部分列进行重复性检查。
3. 清洗重复数据：使用DataFrame对象的drop_duplicates()方法清洗重复数据，可以选择保留第一次出现的重复行或保留最后一次出现的重复行。
4. 保存结果：将清洗后的数据集保存为新的文件，以便后续分析使用。

示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'id': [1, 2, 3, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 标记重复行
duplicates = df.duplicated()

# 清洗重复数据
cleaned_df = df.drop_duplicates()

# 保存结果
cleaned_df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

上述算法和示例代码演示了如何使用Python中的pandas库自动识别和清洗重复数据。这种方法可以应用于各种数据集和数据类型，提高数据质量和分析效率。