更新 function.py

function.py

@@ -1,6 +1,8 @@
 # function.py
 import numpy as np
 import os
+from scipy.spatial import distance
+from sklearn.neighbors import KDTree
 
 """
 实验说明:
@@ -41,26 +43,63 @@ name = "熊浩燃"
 
 
 # 这里写自己的代码实现
-def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
+def classify_optimized(input_vector, dataSet, labels, k=3, metric='euclidean', decision_rule='uniform'):
     """
-    KNN 分类算法。
-
+    优化后的 KNN 分类算法，包括 k 值调优、距离度量、决策规则和加速方法。
+    
     Args:
     - 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，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
-
+    - k (int): kNN 算法中的 k 值。
+    - metric (str): 距离度量方式，默认是 'euclidean'，可以选择 'manhattan', 'cosine', 'mahalanobis' 等。
+    - decision_rule (str): 决策规则，'uniform' 为普通投票，'weighted' 为加权投票。
+    
     Returns:
     - int: 预测的分类标签。
     """
-    # 计算欧氏距离
-    distances = np.linalg.norm(dataSet - input_vector, axis=1)
-    # 获取距离最近的 k 个样本的索引
+    # 选择距离度量
+    if metric == 'euclidean':
+        distances = np.linalg.norm(dataSet - input_vector, axis=1)
+    elif metric == 'manhattan':
+        distances = np.sum(np.abs(dataSet - input_vector), axis=1)
+    elif metric == 'cosine':
+        distances = distance.cdist([input_vector], dataSet, 'cosine')[0]
+    elif metric == 'mahalanobis':
+        VI = np.linalg.inv(np.cov(dataSet.T))
+        distances = distance.cdist([input_vector], dataSet, 'mahalanobis', VI=VI)[0]
+
+    # 获取最近的 k 个样本
     nearest_neighbors_indices = distances.argsort()[:k]
-    # 获取这些样本的标签
     nearest_labels = np.array(labels)[nearest_neighbors_indices]
-    # 统计出现次数最多的标签并返回
+
+    # 决策规则
+    if decision_rule == 'uniform':
+        predicted_label = np.bincount(nearest_labels).argmax()
+    elif decision_rule == 'weighted':
+        weights = 1 / (distances[nearest_neighbors_indices] + 1e-5)  # 避免距离为0时除零
+        predicted_label = np.bincount(nearest_labels, weights=weights).argmax()
+
+    return predicted_label
+
+# KDTree 加速 KNN 分类算法
+def classify_with_kdtree(input_vector, dataSet, labels, k=3):
+    """
+    使用 KDTree 加速 KNN 算法。
+    
+    Args:
+    - 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 算法中的 k 值。
+    
+    Returns:
+    - int: 预测的分类标签。
+    """
+    tree = KDTree(dataSet)
+    distances, indices = tree.query(input_vector.reshape(1, -1), k=k)
+    nearest_labels = np.array(labels)[indices[0]]
+    
     predicted_label = np.bincount(nearest_labels).argmax()
     return predicted_label
 
@@ -68,10 +107,10 @@ def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
 def load_dataset(directory):
     """
     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。
-
+    
     Returns:
     - np.array: 特征数据。
     - np.array: 标签数据。
@@ -85,16 +124,15 @@ def load_dataset(directory):
             vector = img_to_vector(os.path.join(directory, filename))
             data_list.append(vector)
     return np.array(data_list), np.array(labels)
-
 # 这里还写自己的代码实现
 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。
-
+    
     Returns:
     - np.array: 二值图像向量。
     """
@@ -148,5 +186,10 @@ if __name__ == "__main__":
     
     test_vector = np.array([int(char) for char in test_data]).reshape(1, 1024)
     
-    predicted_label = classify(test_vector, train_data, train_labels)
-    print(f"预测的标签: {predicted_label}")
+    # 使用优化后的 KNN 进行预测
+    predicted_label_optimized = classify_optimized(test_vector, train_data, train_labels, k=5, metric='cosine', decision_rule='weighted')
+    print(f"优化后的预测标签: {predicted_label_optimized}")
+    
+    # 使用 KDTree 加速的 KNN 进行预测
+    predicted_label_kdtree = classify_with_kdtree(test_vector, train_data, train_labels, k=5)
+    print(f"KDTree 加速后的预测标签: {predicted_label_kdtree}")