更新 function.py

function.py

@@ -59,7 +59,7 @@ def knn_classify(inX, dataSet, labels, k):
     predicted_label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0]  # 多数投票
     return predicted_label
 
-def classify0(inX, dataSet, labels, k=1):
+def classify0(inX, dataSet, labels, k):
     """
     调用 knn_classify 函数进行分类。
     """
@@ -84,7 +84,7 @@ def main():
     # 特征缩放
     scaler = StandardScaler()  # 创建标准化对象
     train_data = scaler.fit_transform(train_data)  # 对训练数据进行标准化
-
+    k=1
     # 手动实现 KNN 分类计算准确率
     correct_predictions = 0
     for i in range(len(train_data)):
@@ -100,7 +100,6 @@ def main():
 
     accuracy = correct_predictions / len(train_data)  # 计算准确性
     print(f"使用 K 值 {k} 的准确率: {accuracy:.4f}")
-
     # 测试分类
     test_sample = [65915, 3.868359, 0.128078]  # 测试样本
     test_sample = scaler.transform([test_sample])  # 对测试样本进行相同的缩放