# function.py
import numpy as np
from collections import Counter
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  # 用于数据标准化 
"""
挑战说明:
- 自行编写实现 KNN 分类算法。
- 函数输入: 待分类的样本 inX, 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:
- 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:
- 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 = "202210423111"
name = "李劲"


"""
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。
- 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
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。
    - 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**。

    Returns:
    - int: 预测的分类标签。
    """
    # 确保输入样本inX是numpy数组  
    inX = np.array(inX)  
      
    # 标准化数据（使用训练数据的均值和标准差来转换输入数据和训练数据）  
    scaler = StandardScaler().fit(dataSet)  
    dataSet_scaled = scaler.transform(dataSet)  
    inX_scaled = scaler.transform([inX])  
      
    # 计算输入样本与所有训练样本之间的欧几里得距离  
    distances = [np.sqrt(np.sum((inX_scaled[0] - x_train) ** 2)) for x_train in dataSet_scaled]  
      
    # 根据距离对训练样本进行排序，并获取前k个最近邻的索引  
    k_indices = np.argsort(distances)[:k]  
      
    # 根据索引获取前k个最近邻的标签  
    k_nearest_labels = [labels[i] for i in k_indices]  
      
    # 使用Counter找出出现次数最多的标签  
    most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)  
      
    # 返回出现次数最多的标签（即预测的分类标签）  
    return most_common[0][0]

def load_data(file_path):
    """
    加载 TSV 格式数据文件。
    """
    data = np.loadtxt(file_path, delimiter="\t")
    features = data[:, :-1]
    labels = data[:, -1].astype(int)
    return features, labels


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

    train_file = "datingTrainSet2.tsv"
    test_file = "datingTestSet2.tsv" 
    train_data, train_labels = load_data(train_file)

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