请帮我使用Java语言写一个实现knn算法的代码。

在Java中实现KNN（K-Nearest Neighbors，最近邻算法）的基本步骤通常包括数据预处理、计算距离、确定邻居数并进行预测。以下是一个简单的KNN分类器的基础实现：

import java.util.*;

class Point {
    double[] coordinates;
    int label;

    // 构造函数和 getters-setters省略
}

public class KNNClassifier {
    private List<Point> dataset; // 训练数据集

    public KNNClassifier(List<Point> dataset) {
        this.dataset = dataset;
    }

    // 计算欧几里得距离
    private double euclideanDistance(Point p1, Point p2) {
        double distance = 0;
        for (int i = 0; i < p1.coordinates.length; i++) {
            distance += Math.pow(p1.coordinates[i] - p2.coordinates[i], 2);
        }
        return Math.sqrt(distance);
    }

    // 找到最接近的k个点及其标签
    public int predict(double[] testCoordinates, int k) {
        List<Pair<Point, Integer>> neighbors = new ArrayList<>();
        for (Point point : dataset) {
            double dist = euclideanDistance(point, new Point(testCoordinates));
            neighbors.add(new Pair<>(point, dist)); // 假设Pair类存在，包含Point和double
        }

        Collections.sort(neighbors, Comparator.comparingDouble(p -> p.second));

        int majorityLabel = 0;
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < k && i < neighbors.size(); i++) {
            if (majorityLabel == neighbors.get(i).second.label) {
                count++;
            } else {
                count--;
            }
            if (count == 0) {
                majorityLabel = neighbors.get(i).second.label;
                break;
            }
        }

        return majorityLabel;
    }
}

// 使用示例：
List<Point> trainData = ... // 加载训练数据
KNNClassifier knn = new KNNClassifier(trainData);
double[] testData = ... // 测试数据点坐标
int predictedLabel = knn.predict(testData, 5); // 使用5个邻居

注意这只是一个基础的实现，实际应用中可能还需要考虑更多细节，如特征缩放、数据标准化等。此外，这个例子没有包含如何评估模型性能的部分。