generated from LufsX/Challenge-kNN
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3.0 KiB
Python
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# function.py
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import numpy as np
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"""
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挑战说明:
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- 自行编写实现 KNN 分类算法。
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- 输入: 待分类的样本 inX, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
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- 输出: 预测的分类标签。
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注意事项:
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- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
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- 在 function.py 中实现 KNN 分类算法。
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- 自动评测脚本仅会加载 classify0 函数，请勿修改函数名。
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- 训练集在本目录下的 datingTrainSet2.tsv 中。
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- 评测数据集在本目录下的 datingTestSet2.tsv 中。
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挑战环境:
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- Ubuntu 22.04.04 LTS
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- Python 3.10.12
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"""
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"""
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请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
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"""
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id = "202210423229"
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name = "向兴宇"
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"""
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参数说明:
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- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
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- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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返回值:
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- int: 预测的分类标签。
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"""
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# 这里写自己的代码实现
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def classify0(inX, dataSet, labels, k=9):
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"""
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KNN 分类算法。
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Args:
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- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
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- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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Returns:
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- int: 预测的分类标签。
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"""
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# 计算数据集的协方差矩阵的逆
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VI = np.linalg.inv(np.cov(dataSet.T))
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# 计算 inX 与数据集的差值
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diff = dataSet - inX
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# 使用矩阵运算计算马氏距离
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distances = np.sqrt(np.sum(diff @ VI * diff, axis=1))
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# 对距离排序，获取前 k 个最近的样本索引
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sortedDistIndices = np.argsort(distances)
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# 统计前 k 个样本的标签
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classCount = np.bincount(labels[sortedDistIndices[:k]])
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# 返回出现次数最多的标签
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return np.argmax(classCount)
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def load_data(file_path):
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"""
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加载 TSV 格式数据文件。
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"""
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data = np.loadtxt(file_path, delimiter="\t")
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features = data[:, :-1]
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labels = data[:, -1].astype(int)
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return features, labels
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if __name__ == "__main__":
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# 以下代码可用于测试，可自行随意修改
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# 加载训练集和测试集
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train_file = "datingTrainSet2.tsv"
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test_file = "datingTestSet2.tsv"
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train_data, train_labels = load_data(train_file)
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test_data, test_labels = load_data(test_file)
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for j in range(20):
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correct = 0
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total = len(test_data)
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for i in range(total):
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# 获取测试数据中的每个样本
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result = classify0(test_data[i], train_data, train_labels, k=j + 1)
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if result == test_labels[i]:
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correct += 1
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# else:
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# print(
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# f"第 {i+1} 次测试错误，数据 {test_data[i]} 被分类到 {result} 实际是 {test_labels[i]}"
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# )
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if correct >= 96:
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print(f"KNN 分类算法，k={j+1}")
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print(f"{correct}% 正确率")
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