我应该使用循环从头开始编写KNN函数，而没有内置函数（KNNClassify，fitKNN等）。也不能使用机器学习工具箱。该功能需要2个输入，即dataSet和testData。 dataSet是一个结构，具有2个数字数据数组，分别称为data1和data2，label是一个单元格数组，其中包含数据集的类标签，name1和name2是可能的类标签。
testData是1x2的双精度数组。输出是作为KNN结果选择的类别的字符串。
现在，我可以对数据进行归一化，并且绘图看起来应该是正确的。但是，我不明白如何从欧几里得距离中找到3个最接近的邻居，以及如何“投票”代表哪个类别的代表。
请帮忙谢谢你1
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