knn算法c语言代码

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。在C语言中实现KNN算法，你需要考虑以下几个步骤：

1. **数据预处理**：存储训练集数据，包括特征向量和对应的标签。

2. **距离计算函数**：编写一个函数，比如欧式距离，用于计算两个样本之间的相似度。

3. **选择k值**：确定邻居的数量k，这是KNN的核心参数。

4. **预测阶段**：对于新的待分类样本，找出其k个最近邻居，然后根据多数投票或者平均值原则做出预测。

5. **决策函数**：如果是分类任务，可以统计邻居中每个类别的数目，返回类别最多的作为预测结果；如果是回归任务，则取邻居的平均值作为预测值。

下面是一个简单的KNN分类器的示例代码片段（注意这只是一个基础版，未包含所有细节）：

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

// 欧式距离计算
double euclidean_distance(double *a, double *b, int n) {
    double distance = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        distance += pow(a[i] - b[i], 2);
    }
    return sqrt(distance);
}

// KNN分类
void knn_classifier(double* sample, double** train_data, int* labels, int k, int num_classes) {
    // 省略实际找到最近邻居的代码...
    int most_common_class = ...; // 根据邻居类别计数获取最多类别
    printf("Predicted class: %d\n", most_common_class);
}

int main() {
    // 初始化数据、标签等...
    // 实现训练和测试过程...
    return 0;
}