根据提供的数据集，编写一个简单的分类算法，以在测试集上准确地分类额外的数据点。
数据集：包含三个标签的1000个数据点 - A，B和C。以 x，y 坐标的形式表示。

测试集：包含四个数据点 - (20, 30)，(50, 70)，(80, 150)，(120, 100)。
这里提供一种基于KNN的简单的分类算法：

1. 计算每个测试点和数据集中所有点的欧几里得距离。
2. 按距离排序，选取前k个最近的点。
3. 统计这k个点中每个标签的出现次数。
4. 将测试点分类为出现次数最多的标签。

需要选择合适数值的k，可以使用交叉验证等技术。