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function.py

@@ -34,14 +34,14 @@ name = "test_name"
 - input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
 - dataSet (numpy array): 训练数据集。
 - labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
-- k (int): KNN 算法参数，请自行设置默认值，评测时仅会使用其默认值。
+- k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
 返回值:
 - int: 预测的分类标签。
 """
 
 
 # 这里写自己的代码实现
-def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
+def classify(input_vector, dataSet, labels, k=0):
     """
     KNN 分类算法。
 
@@ -49,7 +49,7 @@ def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
     - input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
     - dataSet (numpy array): 训练数据集。
     - labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
-    - k (int): KNN 算法参数，请自行设置默认值，评测时仅会使用其默认值。
+    - k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
 
     Returns:
     - int: 预测的分类标签。
@@ -59,7 +59,7 @@ def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
 # 这里也写自己的代码实现
 def load_dataset(directory):
     """
-    从文件夹中加载数据。
+    从文件夹中加载数据，若不自行正确实现，则无法通过评测，**不记录成绩**。
 
     Args:
     - directory (str): 数据文件夹路径。
@@ -74,6 +74,7 @@ def load_dataset(directory):
 def img_to_vector(filename):
     """
     将二值图像转换为向量。
+    该部分应为 load_dataset 函数的辅助子函数，可单独在这里实现，也可直接集成至 load_dataset 函数中。
 
     Args:
     - filename (str): 图像文件路径。