更新 function.py

function.py

@@ -44,8 +44,7 @@ name = "陈宇杰"
 
 
 # 这里写自己的代码实现
-
-def classify0(inX, dataSet, labels, k):
+def classify0(inX, dataSet, labels, k=8):
     """
     KNN 分类函数
     :param inX: 待分类的样本
@@ -81,7 +80,7 @@ def main():
     train_data = scaler.fit_transform(train_data)  # 对训练数据进行标准化
 
     # 设置 K 值
-    k = 3  # 将 K 值设置为 3
+    k = 8  # 将 K 值设置为 3
 
     # 手动实现 KNN 分类计算准确率
     correct_predictions = 0
@@ -94,7 +93,7 @@ def main():
         train_labels_subset = np.delete(train_labels, i)
 
         # 使用 KNN 分类器预测
-        predicted_label = classify0(test_sample, train_subset, train_labels_subset, k)
+        predicted_label = classify0(test_sample, train_subset, train_labels_subset)
         
         # 输出分类结果
         if predicted_label == train_labels[i]:
@@ -108,7 +107,7 @@ def main():
     # 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
-    predicted_label = classify0(test_sample[0], train_data, train_labels, k)  # 分类
+    predicted_label = classify0(test_sample[0], train_data, train_labels)  # 分类
 
     print(f"测试样本 {test_sample[0]} 的预测分类标签为: {predicted_label}")