kNN 算法分类器的实现，模仿例子构建训练数据集，以及与训练数据对应的分类来训练 kNN 分类器，并在窗口显示结果图像。代码

k-近邻 (k-Nearest Neighbors, kNN) 算法是一种基于实例的学习方法，它通过测量新样本与训练集中每个样本之间的距离（通常使用欧氏距离），并选择 k 个最近邻居来进行预测。以下是使用 Python 和 scikit-learn 库实现一个简单的 kNN 分类器的例子：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们生成一个示例的训练数据集和对应标签：

# 生成二元分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=2, n_classes=2, random_state=42)

将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

创建 kNN 分类器，并指定 k 的值（这里设置为 3）：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

训练模型：

knn.fit(X_train, y_train)

现在我们可以用测试集进行预测并计算准确率：

y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

最后，为了可视化效果，我们可以画出决策边界（对于二维数据）。这需要借助于 matplotlib，但由于 kNN 没有内置的可视化决策边界的函数，我们可以简单地随机选取一些点来表示：

# 可视化示例，假设我们有一个二维数据集
if len(X.shape) == 2 and X.shape[1] == 2:
    # 随机选取一些测试点
    plot_points = X_test[np.random.choice(range(len(X_test)), size=50, replace=False)]
    
    # 绘制实际分类
    plt.scatter(plot_points[:, 0], plot_points[:, 1], c=y_test[plot_points[:, 0]])
    # 绘制预测分类
    plt.scatter(plot_points[:, 0], plot_points[:, 1], c=y_pred[plot_points[:, 0]], marker='x', alpha=0.8)

plt.show()

这就是一个基本的 kNN 分类器的实现过程。注意实际应用中可能还需要处理更高维度的数据，以及优化超参数 `n_neighbors`。