generated from LufsX/Experiment-kNN
Xionghaoran
2b975c7345
Gitea Actions Experiment Test / Experiment-Actions (push) Successful in 7m30s
160 lines
5.5 KiB
Python
160 lines
5.5 KiB
Python
import numpy as np
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import os
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"""
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实验说明:
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- 自行编写实现数据加载与 kNN 的手写数字分类算法。
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- 函数输入: 待分类的样本 input_vector, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
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- 函数返回: 预测的分类标签。
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注意事项:
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- 在 function.py 中实现 kNN 分类算法。
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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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- 自动评测脚本仅会加载 classify 和 load_data 函数，请勿修改函数名。
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- 训练集和测试集需手动下载解压，并放入当前目录下。
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测评环境:
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- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
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- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
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- Python: 3.10.12
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- numpy: 2.1.1
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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 = "202210423213"
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name = "熊浩燃"
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"""
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参数说明:
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- input_vector (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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- 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**。
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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 classify(input_vector, dataSet, labels, k=1):
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"""
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KNN 分类算法，使用马氏距离。
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Args:
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- input_vector (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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- k (int): kNN 算法参数，默认值为1。
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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
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covariance_matrix = np.cov(dataSet, rowvar=False)
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# 添加正则化项，防止协方差矩阵奇异
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regularization_term = 1e-5 * np.eye(covariance_matrix.shape[0])
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covariance_matrix += regularization_term
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# 计算协方差矩阵的逆
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inv_covariance_matrix = np.linalg.inv(covariance_matrix)
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# 计算马氏距离
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distances = np.array([np.sqrt((input_vector - x).dot(inv_covariance_matrix).dot((input_vector - x).T)) for x in dataSet])
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# 获取距离最近的 k 个样本的索引
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nearest_neighbors_indices = distances.argsort()[:k]
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# 获取这些样本的标签
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nearest_labels = np.array(labels)[nearest_neighbors_indices]
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# 统计出现次数最多的标签并返回
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predicted_label = np.bincount(nearest_labels).argmax()
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return predicted_label
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# 这里也写自己的代码实现
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def load_dataset(directory):
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"""
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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**。
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Args:
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- directory (str): 数据文件夹路径。
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Returns:
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- np.array: 特征数据。
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- np.array: 标签数据。
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"""
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labels = []
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data_list = []
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for filename in os.listdir(directory):
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if filename.endswith(".txt"): # 确保读取的是 txt 文件
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label = int(filename.split('_')[0])
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labels.append(label)
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vector = img_to_vector(os.path.join(directory, filename))
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data_list.append(vector)
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return np.array(data_list), np.array(labels)
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# 这里还写自己的代码实现
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def img_to_vector(filename):
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"""
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将二值图像转换为向量。
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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。
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Args:
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- filename (str): 图像文件路径。
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Returns:
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- np.array: 二值图像向量。
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"""
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with open(filename, 'r') as f: # 确保使用文本模式读取
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lines = f.readlines()
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vector = np.zeros((1024,), dtype=int) # 将其改为 (1024,) 的一维数组
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for i in range(32):
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for j in range(32):
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vector[32 * i + j] = int(lines[i][j])
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return vector
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if __name__ == "__main__":
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# 测试代码
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train_data, train_labels = load_dataset("trainingDigits")
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test_data = (
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"00000000000000110000000000000000"
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"00000000000011111000000000000000"
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"00000000000011111100000000000000"
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"00000000001111111110000000000000"
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"00000000001111111110000000000000"
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"00000000001111111100000000000000"
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"00000000011111111000000000000000"
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"00000000111111111000000000000000"
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"00000000111111110000000000000000"
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"00000000111111110000000000000000"
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"00000000111111110000000000000000"
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"00000000111111110000000000000000"
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"00000000111111100000000000000000"
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"00000001111111100000000000000000"
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"00000001111111100000000000000000"
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"00000001111111100000000000000000"
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"00000001111111111111000000000000"
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"00000001111111111111111000000000"
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"00000001111111111111111100000000"
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"00000011111111111111111110000000"
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"00000011111111111111111110000000"
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"00000001111111111111111110000000"
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"00000001111111111111111110000000"
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"00000000111111111100111111100000"
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"00000000111111111000111111100000"
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"00000000011111111001111111100000"
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"00000000011111111111111111000000"
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"00000000001111111111111111000000"
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"00000000000111111111111111000000"
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"00000000000011111111111100000000"
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"00000000000001111111110000000000"
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"00000000000000000111100000000000"
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)
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test_vector = np.array([int(char) for char in test_data]).reshape(1, 1024)
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predicted_label = classify(test_vector, train_data, train_labels)
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print(f"预测的标签: {predicted_label}")
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