generated from LufsX/Challenge-kNN
110 lines
3.6 KiB
Python
110 lines
3.6 KiB
Python
# function.py
|
|
import numpy as np
|
|
from collections import Counter
|
|
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
|
|
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
挑战说明:
|
|
- 自行编写实现 KNN 分类算法。
|
|
- 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。
|
|
- 函数返回: 预测的分类标签。
|
|
|
|
注意事项:
|
|
- 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。
|
|
- 在 function.py 中实现 KNN 分类算法。
|
|
- 自动评测脚本仅会加载 classify0 函数，请勿修改函数名。
|
|
- 训练集在本目录下的 datingTrainSet2.tsv 中。
|
|
- 评测数据集在本目录下的 datingTestSet2.tsv 中。
|
|
|
|
挑战环境:
|
|
- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
|
|
- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
|
|
- Python: 3.10.12
|
|
- numpy: 2.1.1
|
|
"""
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
|
|
"""
|
|
id = "202210423210"
|
|
name = "陈宇杰"
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
参数说明:
|
|
- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
|
|
- dataSet (numpy array): 训练数据集。
|
|
- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
|
|
返回值:
|
|
- int: 预测的分类标签。
|
|
"""
|
|
|
|
|
|
# 这里写自己的代码实现
|
|
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
|
|
"""
|
|
KNN 分类函数
|
|
:param inX: 待分类的样本
|
|
:param dataSet: 训练数据集
|
|
:param labels: 训练集对应的标签
|
|
:param k: 选择的邻居数
|
|
:return: 预测的分类标签
|
|
"""
|
|
distances = np.linalg.norm(dataSet - inX, axis=1) # 计算欧几里得距离
|
|
nearest_indices = distances.argsort()[:k] # 获取最近的 k 个邻居
|
|
nearest_labels = [labels[i] for i in nearest_indices] # 获取这些邻居的标签
|
|
predicted_label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0] # 多数投票
|
|
return predicted_label
|
|
|
|
def load_data(file_path):
|
|
"""
|
|
加载 TSV 格式数据文件
|
|
:param file_path: 数据文件路径
|
|
:return: 特征和标签
|
|
"""
|
|
data = np.loadtxt(file_path, delimiter="\t") # 加载数据
|
|
features = data[:, :-1] # 特征
|
|
labels = data[:, -1].astype(int) # 标签
|
|
return features, labels
|
|
|
|
def main():
|
|
# 加载训练集
|
|
train_file = "datingTrainSet2.tsv" # 训练集文件路径
|
|
train_data, train_labels = load_data(train_file) # 加载数据
|
|
|
|
# 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
|
|
|
|
# 设置 K 值
|
|
k = 1 # 直接定义 K 值为 1
|
|
|
|
# 手动实现 KNN 分类计算准确率
|
|
correct_predictions = 0
|
|
for i in range(len(train_data)):
|
|
# 留出一条数据作为测试集，其余作为训练集
|
|
test_sample = train_data[i]
|
|
train_subset = np.delete(train_data, i, axis=0)
|
|
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)
|
|
if predicted_label == train_labels[i]:
|
|
correct_predictions += 1
|
|
|
|
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
|
|
predicted_label = classify0(test_sample[0], train_data, train_labels, k) # 分类
|
|
|
|
print(f"测试样本 {test_sample[0]} 的预测分类标签为: {predicted_label}")
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
main()
|