请用C++帮我实现问题【问题描述】 设计与实现K-NN分类算法的基本输入与输出 【输入形式】 键盘输入 第1行：m（样本数）, n（特征维数）, s（类别数，K-Means算法该项为0） 接下来m行（每行n列）输入样本； 接下来1行输入n项特征的名称； 当是s>0，输入一行s项类别的名称； 输入K值 输入未知样本 【输出形式】 给出KNN分类的类别名称 【样例输入】 12 4 2 228 134 20 11 0 245 134 10 40 0 200 167 12 27 0 170 150 7 8 0 100 167 20 14 0 150 117 7 6 1 120 133 10 26 1 160 100 5 10 1 185 115 5 19 1 170 125 6 4 1 165 142 5 3 1 185 108 2 12 1 铜蓝蛋白 蓝色反应 吲哚乙酸 中性硫化物 阳性 阴性 1 100 117 7 2 【样例输出】 阴性

好的，以下是C++代码实现K-NN分类算法的基本输入与输出：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;

const int MAXN = 1005;

// 样本类
class Sample {
public:
    vector<double> feature; // 特征向量
    string category; // 类别
    double distance; // 到未知样本的距离
};

// 计算两个样本的欧几里得距离
double getDistance(const Sample& s1, const Sample& s2) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < s1.feature.size(); i++) {
        sum += pow(s1.feature[i] - s2.feature[i], 2);
    }
    return sqrt(sum);
}

// 主函数
int main() {
    int m, n, s, k;
    cin >> m >> n >> s;
    vector<Sample> samples(m);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        samples[i].feature.resize(n);
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> samples[i].feature[j];
        }
        cin >> samples[i].category;
        samples[i].distance = 0;
    }
    vector<string> featureNames(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> featureNames[i];
    }
    vector<string> categoryNames(s);
    if (s > 0) {
        for (int i = 0; i < s; i++) {
            cin >> categoryNames[i];
        }
    }
    cin >> k;
    Sample unknown;
    unknown.feature.resize(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> unknown.feature[i];
    }

    // 计算每个样本到未知样本的距离
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        samples[i].distance = getDistance(samples[i], unknown);
    }

    // 按照距离从小到大排序
    sort(samples.begin(), samples.end(), [](const Sample& s1, const Sample& s2) {
        return s1.distance < s2.distance;
    });

    // 统计前k个样本中每个类别的个数
    vector<int> categoryCount(s);
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        for (int j = 0; j < s; j++) {
            if (samples[i].category == categoryNames[j]) {
                categoryCount[j]++;
                break;
            }
        }
    }

    // 找到出现次数最多的类别
    int maxCount = 0, maxIndex = -1;
    for (int i = 0; i < s; i++) {
        if (categoryCount[i] > maxCount) {
            maxCount = categoryCount[i];
            maxIndex = i;
        }
    }

    // 输出结果
    cout << categoryNames[maxIndex] << endl;

    return 0;
}

输入格式说明：

第1行：m（样本数）, n（特征维数）, s（类别数，K-Means算法该项为0）

接下来m行（每行n列）输入样本；

接下来1行输入n项特征的名称；

当是s>0，输入一行s项类别的名称；

输入K值

输入未知样本

输出格式说明：

给出KNN分类的类别名称

注：代码中的注释可能会帮助您理解代码的意义。