将以下代码改成K近邻算法

将一个代码从其他算法改写成K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法通常需要关注以下几个步骤：

1. **数据准备**：
首先，你需要有一个包含特征和标签的数据集，其中每个实例都有其属性值，并已标记好类别。

2. **距离计算**：
对于KNN算法，你需要实现一个距离度量函数，如欧氏距离、曼哈顿距离等，用于计算样本之间的相似度。

def calculate_distance(instance1, instance2):
    # 计算两个实例之间的距离
    pass

3. **选择K值**：
确定邻居的数量K，这会影响预测的精度和模型复杂度。

4. **预测过程**：
当有新的未知实例时，找到训练集中与其最近的K个邻居，然后根据邻居中最常见的类别作为预测结果。

def predict(new_instance, k, dataset):
    distances = [(instance, calculate_distance(new_instance, instance)) for instance in dataset]
    neighbors = sorted(distances, key=lambda x: x[1])[:k]
    most_common_class = Counter([example[-1] for example, _ in neighbors]).most_common(1)[0][0]
    return most_common_class

5. **评估**：
可能的话，使用交叉验证或其他评估指标检查模型的性能。

记得，在实际应用中，你需要根据具体的库（如scikit-learn库中的KNeighborsClassifier）来调整代码细节。以下是基于scikit-learn的例子：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据并分割为训练集和测试集
X_train, y_train, X_test, y_test = ...

# 创建并训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)