# 请根据注释在下面补充你的代码实现knn算法的过程 # ********** Begin ********** # # 对ndarray数组进行遍历

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。在代码中，实现KNN的基本步骤如下：

# 导入必要的库
import numpy as np
from collections import Counter

# 假设我们有一个训练数据集 X_train 和对应的标签 y_train
X_train = ... # (n_samples, n_features)
y_train = ... # (n_samples)

# KNN函数实现
def knn_k(X_test, k, X_train, y_train):
    # 计算测试样本与训练样本之间的欧氏距离
    distances = np.linalg.norm(X_test[:, np.newaxis] - X_train, axis=2)

    # 获取最邻近的k个索引
    k_indices = np.argsort(distances, axis=1)[:,:k]

    # 预测每个测试样本的类别
    predictions = []
    for i in range(X_test.shape):
        neighbors_classes = y_train[k_indices[i]]
        most_common_class = Counter(neighbors_classes).most_common(1)
        predictions.append(most_common_class)

    return predictions

# 调用knn_k函数进行预测
predictions = knn_k(X_test, k=3, X_train=X_train, y_train=y_train)

# ********** End ********** #

# 相关问题--
1. 在KNN中，如何计算样本间的距离？
2. 使用哪些方法来获取最邻近的k个样本？
3. 如何根据邻居的类别预测测试样本的类别？
4. 在KNN算法中，为什么要使用欧氏距离而不是其他距离度量？