请帮我使用c语言写一个实现knn算法的代码。

K近邻(KNN)算法是一种简单的机器学习分类算法，在C语言中实现KNN通常涉及到数据结构、数组操作以及比较距离等功能。下面是一个基本的步骤和伪代码示例，实际编写时需要考虑内存管理、文件读取、错误处理等因素：

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

// 定义数据点结构
typedef struct {
    double features[特征维度];
    int label; // 标签值
} DataPoint;

// 计算欧氏距离
double euclidean_distance(DataPoint* p1, DataPoint* p2) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < 特征维度; i++) {
        sum += pow(p1->features[i] - p2->features[i], 2);
    }
    return sqrt(sum);
}

// KNN预测函数
int knn_predict(DataPoint* dataset, int data_size, DataPoint* test_point, int k) {
    // 初始化最近邻居数组
    DataPoint *nearest[k];
    int distances[k];

    // 初始化最近邻居的距离为无穷大
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        nearest[i] = NULL;
        distances[i] = INFINITY;
    }

    // 找到测试点的k个最近邻居
    for (int i = 0; i < data_size; i++) {
        double temp_dist = euclidean_distance(test_point, &dataset[i]);
        if (temp_dist < distances[0]) {
            // 更新最近邻居及其距离
            for (int j = 0; j < k; j++) {
                if (distances[j] > temp_dist) {
                    distances[j] = temp_dist;
                    nearest[j] = &dataset[i];
                }
            }
        }
    }

    // 返回大多数邻居的标签作为预测结果
    int class_count[数据集最大类别数] = {0};
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        class_count[nearest[i]->label]++;
    }
    return class_count[0] > class_count[1] ? 0 : 1; // 示例中假设最多只有两个类别
}

// 主函数，用于读取数据并进行预测
int main() {
    // ... 读取数据，并存储到data[]数组中，计算数据大小data_size
    // ... 创建test_point

    int result = knn_predict(data, data_size, &test_point, K); // K为预设的K值
    printf("预测结果: %d\n", result);

    return 0;
}

这只是一个简化的示例，实际应用中你需要根据数据结构调整`DataPoint`结构，处理文件读写，以及优化性能等。同时，这个代码假设了数据集中没有缺失值并且只支持两维空间。