c语言实现knn算法

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。在C语言中实现KNN，你需要做以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先，需要将数据集存储在一个数组或结构体中，每个元素包含特征值及其对应的类别标签。

2. **计算距离**：为了找到最相似的邻居，你需要定义一种度量距离的方式，比如欧氏距离。通常会创建一个辅助函数，接受两个样本点作为输入，返回它们之间的距离。

3. **选择K值**：确定K值，即考虑最近的几个邻居来预测新样本的类别。

4. **搜索K个最近邻**：遍历整个数据集，对于每个新样本，找出与其最近的K个已知样本。

5. **投票分类**：根据这K个邻居的类别进行多数投票，得出新样本的预测类别。

6. **实现函数**：编写主函数，处理输入数据、调用距离计算函数、执行KNN预测，并输出结果。

以下是一个简单的C语言示例（注意，这个示例并没有完整的错误检查和优化，仅作概念演示）：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义样本结构体
typedef struct {
    double features[4]; // 假设我们有4维特征
    int label;
} Sample;

// 计算欧氏距离
double euclidean_distance(Sample *a, Sample *b) {
    double distance = 0.0;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        distance += pow(a->features[i] - b->features[i], 2);
    }
    return sqrt(distance);
}

// KNN预测
int knn_predict(Sample *data, int k, Sample *new_sample) {
    int votes[10]; // 假设最多10种类别
    int count = 0;
    
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        double min_distance = euclidean_distance(&data[i], new_sample);
        for (int j = 0; j < k; j++) {
            if (euclidean_distance(&data[j], new_sample) == min_distance && data[j].label != votes[count]) {
                votes[count++] = data[j].label;
            }
        }
    }

    return majority_vote(votes, count); // 返回多数票类别
}

// 判断多数类别
int majority_vote(int* votes, int num_votes) {
    // ... 实现计数并找到最大类别
}

// 主函数
int main() {
    // ... 初始化数据，读取新样本，调用knn_predict并输出结果
    return 0;
}