感知器演算法

# -*- coding: utf-8 -*-

"""created on thu oct 15 13:58:06 2015
@author: think
"""#感知器演算法
import mkdata as mk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 100 #生成測試點的數目
def check(item, y, w, b):
ans = w[0]*item[0] + w[1]*item[1] + b
ans *= y
if ans > 0:
return true
else:
return false
def perceptron(x,y):
iternums = 1000
m,n = x.shape
w = np.zeros(m)
b = 0
a = 0.01
for i in range(iternums):
for j in range(n):
if not check(x[:,j], y[0][j], w, b):
w = w + a * y[0][j]*x[:,j]
b += a*y[0][j]
return (w, b)
if __name__ == '__main__':
(x,y,w) = mk.mk_data(n) #是線性可分
#(x,y,w) = mk.mk_data(n,true) # 不是線性可分
plt.scatter(x[0,y[0]==1], x[1,y[0]==1], color='red')
plt.scatter(x[0,y[0]==-1], x[1,y[0]==-1], color='green')
w, b = perceptron(x, y)
x = np.arange(-2,2,0.1)
x2 = (-b-w[0]*x)/w[1]
plt.plot(x,x2)
plt.show()

如果是線性可分數據點，結果如下：

如果資料點不是線性可分的，效果如下：

感知器演算法

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感知器演算法

clc clear all fprintf 感知器演算法 n x 1,4,1 2,6,1 1,2,1 2,2,1 x 0,0,0,1 1,0,0,1 1,0,1,1 1,1,0,1 0,0,1,1 0,1,1,1 0,1,0,1 1,1,1,1 n,n size x 獲取樣本數目和維數 n為樣本數目...

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