更新 function.py

function.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 # function.py
 import numpy as np
 import os
+from collections import Counter
 
 """
 实验说明:
@@ -25,8 +26,8 @@ import os
 """
 请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
 """
-id = "202210423xxx"
+id = "202210423204"
-name = "test_name"
+name = "陈垣豪"
 
 
 """
@@ -41,48 +42,38 @@ name = "test_name"
 
 
 # 这里写自己的代码实现
-def classify(input_vector, dataSet, labels, k=0):
+def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
-    """
+    distances = np.linalg.norm(dataSet - input_vector, axis=1)
-    KNN 分类算法。
+    nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
-
+    nearest_labels = [labels[i] for i in nearest_indices]
-    Args:
+    most_common_label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0]
-    - input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
+    return most_common_label
-    - 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。
-    """
 
 
 # 这里也写自己的代码实现
 def load_dataset(directory):
-    """
+    file_list = os.listdir(directory)
-    从文件夹中加载数据，若不自行正确实现，则无法通过评测，**不记录成绩**。
+    num_files = len(file_list)
+    dataSet = np.zeros((num_files, 1024))
+    labels = []
 
-    Args:
+    for i, filename in enumerate(file_list):
-    - directory (str): 数据文件夹路径。
+        label = int(filename.split('_')[0])
+        labels.append(label)
+        dataSet[i, :] = img_to_vector(os.path.join(directory, filename))
 
-    Returns:
+    return dataSet, np.array(labels)
-    - np.array: 特征数据。
-    - np.array: 标签数据。
-    """
 
 
 # 这里还写自己的代码实现
 def img_to_vector(filename):
-    """
+    return_vector = np.zeros((1, 1024))
-    将二值图像转换为向量。
+    with open(filename) as f:
-    该部分应为 load_dataset 函数的辅助子函数，可单独在这里实现，也可直接集成至 load_dataset 函数中。
+        for i in range(32):
-
+            line_str = f.readline()
-    Args:
+            for j in range(32):
-    - filename (str): 图像文件路径。
+                return_vector[0, i * 32 + j] = int(line_str[j])
-
+    return return_vector
-    Returns:
-    - np.array: 二值图像向量。
-    """
-
 
 if __name__ == "__main__":
     # 以下代码可用于测试，可自行随意修改