按要求完成如下函数：""" 函数说明：kNN算法，分类器 Parameters: inX - 用于分类的数据（测试集） dataSet - 用于训练的样本特征（训练集） labels - 分类标准 k - kNN算法参数，选择距离最小的k个点 Returns: predClass - 分类结果 """ def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k): return predClass

根据要求，可以完成如下的 kNN 算法分类器函数：

import numpy as np

def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k):
    # 计算测试集和训练集之间的距离
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances ** 0.5
    
    # 选择距离最小的k个点，并统计它们的类别
    sortedDistIndices = distances.argsort()
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteLabel = labels[sortedDistIndices[i]]
        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
    
    # 找到出现次数最多的类别，作为预测结果
    maxCount = 0
    for key, value in classCount.items():
        if value > maxCount:
            maxCount = value
            predClass = key
    
    return predClass

其中，`inX` 是测试集的特征向量，`dataSet` 是训练集的特征矩阵，`labels` 是训练集的标签向量，`k` 是 kNN 算法的参数，表示选择距离最小的前 k 个点。

首先，计算测试集和训练集之间的距离，使用欧氏距离计算。然后，选择距离最小的 k 个点，并统计它们的类别。最后，找到出现次数最多的类别，作为预测结果。