将上述代码举例并完善

由于C语言的代码比较繁琐，这里我会简化示例并提供一个基本的例子，展示如何使用C语言实现KNN算法。假设我们有一个二维空间的数据集，其中包含一些训练样本（`x`坐标和`y`坐标），以及它们的标签（0或1）。下面是完整的例子：

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

// 数据结构表示样本
typedef struct {
    float x, y;
    int label;
} Point;

// 欧氏距离
float euclidean_distance(Point a, Point b) {
    float dx = a.x - b.x;
    float dy = a.y - b.y;
    return sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

// 预测新的点
int knn_classify(const Point* train_data, int train_count, Point test_point, int k) {
    int class_counts[2] = {0, 0}; // 初始化两类计数
    for (int i = 0; i < train_count; ++i) {
        if (euclidean_distance(train_data[i], test_point) <= k) {
            class_counts[train_data[i].label]++;
        }
    }
    // 返回多数类别的索引
    return class_counts[0] > class_counts[1] ? 0 : 1;
}

int main() {
    // 示例数据
    const Point train_data[] = {
        {1.0, 1.0, 1}, // 类别1
        {2.0, 2.0, 1},
        {3.0, 3.0, 1},
        {4.0, 4.0, 0},
        {5.0, 5.0, 0},
    };
    int train_count = sizeof(train_data) / sizeof(train_data[0]);
    Point test_point = {3.0, 3.0};

    // 使用K=1预测测试点
    int prediction = knn_classify(train_data, train_count, test_point, 1);

    printf("Given test point (%f, %f), the predicted label is: %d\n", 
           test_point.x, test_point.y, prediction);

    return 0;
}

在这个例子中，我们只用了四个训练样本，但在实际应用中，你会需要更大的数据集。请注意，这个示例仅适用于二维空间，如果你的特征维度更高，你需要调整`Point`结构体和相关的计算。