# function.py
import numpy as np

"""
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 = "202210423226"
name = "潘宇豪"


"""
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=5):
    """
    KNN 分类算法。

    参数:
    - 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): 使用的邻居数量。

    返回值:
    - int: 预测的分类标签。
    """
    # 计算输入样本与训练数据集中每个样本的欧氏距离
    diffMat = np.tile(inX, (dataSet.shape[0], 1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = np.sqrt(sqDistances)

    # 对距离进行排序并找到最近的k个邻居
    sortedDistIndices = distances.argsort()
    classCount = {}

    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1

    # 返回出现次数最多的类别
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

def load_data(file_path):
    """
    加载TSV格式的数据文件。

    参数:
    - file_path (str): 数据文件的路径。

    返回值:
    - tuple: 包含特征数组和标签数组的元组。
    """
    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__":
    train_file = "datingTrainSet2.tsv"
    train_data, train_labels = load_data(train_file)
    # 使用一个测试样本进行测试
    test_result = classify0([65915, 3.868359, 0.128078], train_data, train_labels, k=3)
    print("预测结果:", test_result)