generated from LufsX/Challenge-kNN
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Python
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# function.py
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import numpy as np
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from numpy.linalg import inv, det
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"""
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挑战说明:
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- 自行编写实现 KNN 分类算法。
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- 输入: 待分类的样本 inX, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
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- 输出: 预测的分类标签。
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注意事项:
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- 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。
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- 在 function.py 中实现 KNN 分类算法。
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- 自动评测脚本仅会加载 classify0 函数，请勿修改函数名。
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- 训练集在本目录下的 datingTrainSet2.tsv 中。
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- 评测数据集在本目录下的 datingTestSet2.tsv 中。
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挑战环境:
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- Ubuntu 22.04.04 LTS
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- Python 3.10.12
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"""
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"""
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请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
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"""
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id = "202210423226"
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name = "潘宇豪"
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"""
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参数说明:
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- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
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- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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返回值:
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- int: 预测的分类标签。
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"""
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# 这里写自己的代码实现
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def classify0(inX, dataSet, labels, k=3):
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"""
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KNN 分类算法。
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参数:
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- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
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- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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- k (int): 使用的邻居数量。
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返回值:
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- int: 预测的分类标签。
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"""
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mean = np.mean(dataSet, axis=0)
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cov_inv = inv(np.cov(dataSet, rowvar=False))
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# 计算马氏距离
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distances = []
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for data in dataSet:
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diff = inX - data
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distance = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, cov_inv), diff.T))
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distances.append(distance)
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distances = np.array(distances)
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sortedDistIndices = distances.argsort()
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# 距离加权投票
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classCount = {}
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for i in range(k):
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index = sortedDistIndices[i]
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voteIlabel = labels[index]
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weight = 1 / (distances[index] + 1e-5) # 使用距离的倒数作为权重，避免除以零
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classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + weight
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# 返回权重最高的类别
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sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
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return sortedClassCount[0][0]
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def load_data(file_path):
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"""
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加载TSV格式的数据文件。
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参数:
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- file_path (str): 数据文件的路径。
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返回值:
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- tuple: 包含特征数组和标签数组的元组。
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"""
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features = []
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labels = []
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with open(file_path, "r") as file:
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for line in file:
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values = line.strip().split("\t")
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features.append([float(x) for x in values[:-1]])
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labels.append(int(values[-1]))
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return np.array(features), np.array(labels)
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if __name__ == "__main__":
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train_file = "datingTrainSet2.tsv"
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train_data, train_labels = load_data(train_file)
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# 使用一个测试样本进行测试
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test_result = classify0([65915, 3.868359, 0.128078], train_data, train_labels, k=3)
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print("预测结果:", test_result) |