更新 function.py

function.py

@@ -41,7 +41,7 @@ name = "Tanjunfeng"
 
 
 # 这里写自己的代码实现
-def classify0(inX, dataSet, labels, k=0):
+def classify0(inX, dataSet, labels, k=3):
     """
     KNN 分类算法。
 
@@ -54,7 +54,7 @@ def classify0(inX, dataSet, labels, k=0):
     Returns:
     - int: 预测的分类标签。
     """
-# 计算输入向量与训练集中每一个样本的欧式距离
+    # 计算输入向量与训练集中每一个样本的欧式距离
     distances = np.sqrt(np.sum((dataSet - inX) ** 2, axis=1))
     
     # 通过对距离进行升序排序并选择前k个最近距离的索引
@@ -65,7 +65,7 @@ def classify0(inX, dataSet, labels, k=0):
     
     # 使用计数器查找出现频率最高的标签
     most_common_label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[C_0]()[C_0]()
-    
+
     return most_common_label
 
 def load_data(file_path):