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Gitea Actions Challenge Test / Challenge-Actions (push) Successful in 11s
127 lines
3.9 KiB
Python
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Python
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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- 函数输入: 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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- 函数返回: 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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- 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 = "202210423126"
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name = "邓杰元"
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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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- 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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def mahalanobis(inX, dataSet):
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"""
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计算输入样本与数据集中每个样本的马氏距离。
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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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Returns:
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- distances (numpy array): 输入样本与数据集中每个样本的马氏距离。
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"""
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# 计算协方差矩阵并对其求逆
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cov_matrix = np.cov(dataSet, rowvar=False)
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cov_matrix_inv = np.linalg.inv(cov_matrix)
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# 计算马氏距离
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distances = []
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for data_point in dataSet:
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diff = data_point - inX
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distance = np.sqrt(diff.T @ cov_matrix_inv @ diff)
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distances.append(distance)
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return np.array(distances)
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def classify0(inX, dataSet, labels, k=20):
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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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- 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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- k (int): kNN 算法参数，默认值为 20。
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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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# 计算输入向量与训练集中每个样本的马氏距离
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distances = mahalanobis(inX, dataSet)
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# 获取距离最小的 k 个样本的索引
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k_indices = np.argsort(distances)[:k]
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# 获取这 k 个样本的标签
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k_nearest_labels = labels[k_indices]
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# 手动实现一个计数器，统计每个标签出现的次数
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label_count = {}
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for label in k_nearest_labels:
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label_count[label] = label_count.get(label, 0) + 1
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# 找出出现次数最多的标签
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most_common_label = max(label_count, key=label_count.get)
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return most_common_label
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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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Args:
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- file_path (str): 数据文件路径。
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Returns:
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- features (numpy array): 数据特征矩阵。
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- labels (numpy array): 数据对应的标签。
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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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# 测试代码，可以自行修改和测试
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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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a = 0
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# 对测试集中的样本进行预测
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for i in range(len(test_data)):
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predicted_label = classify0(test_data[i], train_data, train_labels, k=20)
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print(f"样本 {i+1}: 预测标签: {predicted_label}, 实际标签: {test_labels[i]}")
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if predicted_label != test_labels[i]:
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a += 1
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print(f'错误分类的样本数: {a}') |