K近邻分类器三维数据实现分类的c++算法

在C++中实现基于K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）的三维数据分类，你需要先准备一个包含训练数据和类别标签的数据集。下面是一个简单的步骤描述：

1. **数据预处理**：
- 定义一个`Point`结构体或类，表示三维坐标 `(x, y, z)` 和对应的类别 `class_label`。

   struct Point {
       double x, y, z;
       int class_label;
   };

2. **创建KD树**：
使用如`CGAL`这样的库提供现成的KD树构造函数，输入二维数组（这里假设是二维数组`points`，包含了所有点的坐标）。

   #include <CGAL/Kd_tree_rectangle_3.h>
   CGAL::Kd_tree_rectangle_3<CGAL::Point_3<double>> kd_tree(points.begin(), points.end());

3. **查询K近邻**：
对于新的待分类点，计算其与所有训练点的距离，然后获取K个最近的邻居及其类别。`CGAL`库提供了搜索功能，例如`nearest_neighbor_search`。

   Point new_point(x_new, y_new, z_new);
   std::vector<std::pair<Point, int>> k_nearest_neighbors(k);
   for (auto& neighbor : k_nearest_neighbors) {
       auto [distance, nearest] = kd_tree.nearest_neighbor(new_point);
       neighbor.first = *nearest; // 获取邻居点
       neighbor.second = distance.distance(); // 存储距离作为权重
   }

4. **预测类别**：
根据K个邻居的类别多数表决确定新的点的类别。

   int most_common_class = std::max_element(k_nearest_neighbors.begin(), k_nearest_neighbors.end(),
                                            [](const auto& a, const auto& b) { return a.second > b.second; })
                           ->second;

5. **封装成函数**：
将以上步骤整理成一个函数，输入新点坐标和K值，返回预测的类别。

int classify_knn(const Point& new_point, size_t k, const std::vector<Point>& training_data)
{
    // ...
}

请注意，实际编程中可能还需要考虑错误处理、距离度量的选择等因素，并结合实际库的具体接口调整上述代码。