更新 function.py
Gitea Actions Experiment Test / Experiment-Actions (push) Successful in 22s

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2024-10-16 22:59:49 +08:00
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commit 8bfb1e95bd
-43
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@@ -1,55 +1,12 @@
# function.py
import numpy as np
import os
"""
实验说明:
- 自行编写实现数据加载与 kNN 的手写数字分类算法。
- 函数输入: 待分类的样本 input_vector, 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:
- 在 function.py 中实现 kNN 分类算法。
- 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。
- 自动评测脚本仅会加载 classify 和 load_data 函数,请勿修改函数名。
- 训练集和测试集需手动下载解压,并放入当前目录下。
测评环境:
- 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 = "202210423103"
name = "王坤"
"""
参数说明:
- 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**。
返回值:
- int: 预测的分类标签。
"""
# 这里写自己的代码实现
import numpy as np
import os
"""
请在这里填写学号和姓名,不填写即成绩无效。
"""
id = "202210423xxx"
name = "test_name"
def classify(input_vector, dataSet, labels, k=3):
"""
KNN 分类算法。