编写代码实现 kNN 分类器

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类器是一种基于实例的学习算法，它不需要训练过程，而是通过查找新数据点在特征空间中最接近的k个邻居来进行预测。以下是使用Python和scikit-learn库实现KNN分类器的基本步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 假设我们有如下数据集（X表示特征，y表示类别）
# X_train, y_train = load_data()  # 从文件或生成器加载数据
X_train = ...  # 实际数据
y_train = ...

# 创建KNN分类器，比如设置k值为5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 使用训练数据拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 对新的数据点进行分类
def predict_knn(new_data):
    return knn.predict([new_data])

# 示例使用
new_instance = ...  # 新的数据样本
predicted_class = predict_knn(new_instance)
print("预测结果:", predicted_class)