更新 function.py

function.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 import numpy as np
 
 """
@@ -7,9 +6,9 @@ qin
 id = "202210423206"
 name = "詹宇豪"
 
-def classify0(inX, dataSet, labels, k=3):
+def classify0(inX, dataSet, labels, k=1):
     """
-    KNN 分类算法。
+    KNN 分类算法（使用曼哈顿距离）。
     Args:
     - inX (numpy array): 输入待分类的样本。
     - dataSet (numpy array): 训练数据集。
@@ -18,8 +17,8 @@ def classify0(inX, dataSet, labels, k=3):
     Returns:
     - int: 预测的分类标签。
     """
-    # 使用广播机制计算欧氏距离，提高效率
-    distances = np.linalg.norm(dataSet - inX, axis=1)
+    # 曼哈顿距离计算
+    distances = np.sum(np.abs(dataSet - inX), axis=1)
     
     # 按距离从小到大排序并获取对应的索引
     sorted_indices = np.argsort(distances)
@@ -67,5 +66,5 @@ if __name__ == "__main__":
     
     # 测试 classify0 函数
     test_sample = np.array([65915, 3.868359, 0.128078])
-    result = classify0(test_sample, train_data, train_labels, k=3)
+    result = classify0(test_sample, train_data, train_labels, k=1)
     print("Predicted label:", result)