From 8b948cdab4ec1ab036d80db391e93fcc56960c81 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zhangchenghong <1598349064@qq.com>
Date: Tue, 8 Oct 2024 22:57:11 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=20function.py?=
MIME-Version: 1.0
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Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 function.py | 70 ++++++++++++++++++++++-------------------------------
 1 file changed, 29 insertions(+), 41 deletions(-)

diff --git a/function.py b/function.py
index b3b1f56..80c7f74 100644
--- a/function.py
+++ b/function.py
@@ -41,46 +41,33 @@ name = "章程鸿"
 
 # 这里写自己的代码实现
 import numpy as np
-from collections import Counter
-from sklearn.model_selection import GridSearchCV
 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+from sklearn.model_selection import GridSearchCV
 
-def classify0(inX, dataSet, labels, k=1):
+def mahalanobis_distance(x, y, cov_inv):
     """
-    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。
-    - k (int): KNN 算法参数，默认为3。
-
-    Returns:
-    - int: 预测的分类标签。
-    """
-    # 计算马氏距离
-    cov_matrix = np.cov(dataSet, rowvar=False)
-    inv_cov_matrix = np.linalg.inv(cov_matrix)
-    mean_vector = np.mean(dataSet, axis=0)
-
-    diffMat = inX - dataSet
-    mahalanobis_distances = np.sqrt(np.sum((diffMat @ inv_cov_matrix) * diffMat, axis=1))
+    计算两个向量之间的马氏距离。
     
-    # 排序并选取前k个最小距离
-    sortedDistIndices = mahalanobis_distances.argsort()
-    classCount = {}
-
-    for i in range(k):
-        voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
-        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
-
-    # 返回出现频率最高的类别
-    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
-    return sortedClassCount[0][0]
+    Args:
+    - x (numpy array): 向量1。
+    - y (numpy array): 向量2。
+    - cov_inv (numpy array): 协方差矩阵的逆矩阵。
+    
+    Returns:
+    - float: 马氏距离。
+    """
+    diff = x - y
+    return np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, cov_inv), diff.T))
 
 def load_data(file_path):
     """
     加载 TSV 格式数据文件。
+    
+    Args:
+    - file_path (str): 数据文件路径。
+    
+    Returns:
+    - tuple: 特征和标签。
     """
     data = np.loadtxt(file_path, delimiter="\t")
     features = data[:, :-1]
@@ -90,21 +77,18 @@ def load_data(file_path):
 def normalize_min_max(data):
     """
     对数据进行最小-最大缩放归一化。
-
+    
     Args:
     - data (numpy array): 待归一化的数据。
-
+    
     Returns:
-    - numpy array: 归一化后的数据。
-    - numpy array: 最小值。
-    - numpy array: 最大值。
+    - tuple: 归一化后的数据、最小值、最大值。
     """
     min_vals = data.min(0)
     max_vals = data.max(0)
     ranges = max_vals - min_vals
     # 避免除以零的情况
     ranges[ranges == 0.0] = 1.0
-    m = data.shape[0]
     norm_data = (data - min_vals) / ranges
     return norm_data, min_vals, max_vals
 
@@ -118,8 +102,12 @@ if __name__ == "__main__":
     # 归一化训练数据，并获取最小值和最大值
     train_data_normalized, min_vals, max_vals = normalize_min_max(train_data)
 
-    # 定义KNN分类器
-    knn = KNeighborsClassifier()
+    # 计算协方差矩阵及其逆矩阵
+    cov_matrix = np.cov(train_data_normalized, rowvar=False)
+    inv_cov_matrix = np.linalg.inv(cov_matrix)
+
+    # 定义KNN分类器，使用自定义的马氏距离
+    knn = KNeighborsClassifier(metric=lambda x, y: mahalanobis_distance(x, y, inv_cov_matrix))
 
     # 定义要搜索的k值范围
     param_grid = {'n_neighbors': list(range(1, 31))}
@@ -133,7 +121,7 @@ if __name__ == "__main__":
     print("Optimal k:", optimal_k)
 
     # 使用最佳k值进行预测
-    best_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=optimal_k)
+    best_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=optimal_k, metric=lambda x, y: mahalanobis_distance(x, y, inv_cov_matrix))
     best_knn.fit(train_data_normalized, train_labels)
 
     # 测试数据点也需要用同样的方式归一化