请你自己改进一下传统的KNN算法，可以跟网上的相似，但不能雷同，给我代码及改的思路

好的，我可以给你一个简单的改进版KNN算法，主要是针对传统的欧几里得距离计算方法进行了改进，使得算法在处理高维数据时表现更好。

改进思路：

传统的KNN算法在计算距离时，使用欧几里得距离计算公式，但是当数据维度很高时，欧几里得距离计算公式会出现维度灾难，导致计算效率低下，甚至影响模型精度。因此，我们可以采用余弦相似度计算公式来代替欧几里得距离计算公式，余弦相似度计算公式具有对高维数据更加友好的特点。

改进代码：

import numpy as np

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    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.cosine_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 cosine_distance(self, x1, x2):
        return np.dot(x1, x2) / (np.linalg.norm(x1) * np.linalg.norm(x2))

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

相比于传统的KNN算法，我们使用了余弦相似度计算公式来代替欧几里得距离计算公式，计算距离时使用了`cosine_distance()`方法，最后的预测结果与传统KNN算法一致。

希望这个简单的改进版KNN算法能对你有所帮助。