更新 function.py

function.py

@@ -44,21 +44,18 @@ name = "董秋"
 
 def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
     """
-    KNN 分类算法。
+    KNN 分类算法（基于马氏距离）。
 
     Args:
     - input_vector (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。
-    - 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**。
+    - k (int): kNN 算法参数，默认值为3。
 
     Returns:
     - int: 预测的分类标签。
     """
-    """
-    使用欧式距离的 kNN 分类算法。
-    """
-     # 计算协方差矩阵及其逆矩阵
+    # 计算协方差矩阵及其逆矩阵
     cov_matrix = np.cov(dataSet, rowvar=False)
     inv_cov_matrix = np.linalg.inv(cov_matrix)
     
@@ -79,6 +76,7 @@ def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
     return most_common
 
 
+
 # 这里也写自己的代码实现
 
 def load_dataset(directory):