# function.py
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

"""
挑战说明:
- 自行编写实现 KNN 分类算法。
- 输入: 待分类的样本 inX, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
- 输出: 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:
- Ubuntu 22.04.04 LTS
- Python 3.10.12
"""


"""
请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
"""
id = "202210423217"
name = "吴俊煯"


"""
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=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。

    Returns:
    - int: 预测的分类标签。
    """
    # 特征缩放  
    scaler = StandardScaler()  
    dataSet_scaled = scaler.fit_transform(dataSet)  
    inX_scaled = scaler.transform(inX.reshape(1, -1))  
      
    # KNN 分类  
    dataSetSize = dataSet_scaled.shape[0]  
    diffMat = np.tile(inX_scaled, (dataSetSize, 1)) - dataSet_scaled  
    sqDiffMat = diffMat ** 2  
    distances = np.sqrt(sqDiffMat.sum(axis=1))  
    sortedDistIndicies = distances.argsort()  
      
    classCount = {}  
    for i in range(k):  
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1  
      
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)  
    return sortedClassCount[0][0]

def load_data(file_path):
    """
    加载 TSV 格式数据文件。
    """
    features = []
    labels = []

    with open(file_path, "r") as file:
        for line in file:
            values = line.strip().split("\t")
            features.append([float(x) for x in values[:-1]])
            labels.append(int(values[-1]))

    return np.array(features), np.array(labels)


if __name__ == "__main__":
    # 以下代码可用于测试，可自行随意修改

    train_file = "datingTrainSet2.tsv"

    train_data, train_labels = load_data(train_file)

    print(classify0([65915, 3.868359, 0.128078], train_data, train_labels))