更新 function.py

2024-10-17 00:21:59 +08:00
parent 25cfcbed0b
commit cc43766dcf
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@@ -43,22 +43,7 @@ name = "陈垣豪"
 # 这里写自己的代码实现
 def classify0(inX, dataSet, labels, k=0):
    def classify0(inX, dataSet, labels, k=3):
    """
    KNN 分类算法。
    Args:
    - 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。
    - 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**。
    Returns:
    - int: 预测的分类标签。
    """
    # 计算输入样本与训练集中每个样本的欧氏距离
        distances = np.sqrt(np.sum((dataSet - inX) ** 2, axis=1))
        # 获取距离最小的 k 个样本的索引
        sorted_indices = np.argsort(distances)[:k]