能不能给个更有设计和想法的思路，并且说明原因（不能跟网上雷同）

当然可以！这里我给你介绍一种改进版的KNN算法，叫做“基于权重的KNN算法”。这种算法的主要思路是，在计算距离时，不同的特征对于样本的贡献是不同的，因此需要对不同特征赋予不同的权重，从而提高模型预测的准确率。

改进思路：

传统的KNN算法在计算距离时，将所有的特征看做是同等重要的，但是很多时候，不同特征对于样本的贡献是不同的。例如，在对肿瘤数据进行分类时，肿瘤大小对于预测结果的影响可能比肿瘤形状更为重要。因此，我们可以采用基于权重的KNN算法，对不同特征进行赋权，从而提高模型的预测准确率。

改进代码：

import numpy as np

class KNN:
    def __init__(self, k=3, weights=None):
        self.k = k
        self.weights = weights

    def fit(self, X_train, y_train):
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train

    def predict(self, X_test):
        y_pred = []
        for sample in X_test:
            distances = []
            for i in range(len(self.X_train)):
                distance = self.weighted_distance(sample, self.X_train[i])
                distances.append((distance, self.y_train[i]))
            distances = sorted(distances)[:self.k]
            labels = [d[1] for d in distances]
            y_pred.append(self.most_common_label(labels))
        return y_pred

    def weighted_distance(self, x1, x2):
        if self.weights is None:
            return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
        else:
            return np.sqrt(np.sum(self.weights * (x1 - x2) ** 2))

    def most_common_label(self, labels):
        return max(set(labels), key=labels.count)

相比于传统的KNN算法，我们增加了一个权重参数`weights`，在计算距离时根据不同特征的重要性赋予不同的权重。如果权重为空，则使用传统的欧几里得距离计算公式。如果权重不为空，则使用带权重的欧几里得距离计算公式，其中不同特征的权重由`weights`参数指定。

这种基于权重的KNN算法，能够更加准确地反映不同特征对于预测结果的影响，从而提高模型的预测准确率。