資料探勘 單層感知器的Matlab實現

2021-08-07 16:48:40 字數 2067 閱讀 6333

% 單層感知器

%% 1.newp--建立乙個感知器

%%舉個栗子:用newp函式建立乙個感知器並進行訓練**

p=[-1,1;-1,1];

t=1;

net=newp(p,t,'hardlim','learnp');

p=[0,0,1,1;0,1,0,1]; % 用於訓練的輸入資料,每列為乙個輸入向量

t=[0,1,1,1]; % 輸入資料的期望輸出

[net,tr]=train(net,p,t); %train用於訓練

newp=[0,0.9]'; %第乙個測試資料

newt=sim(net,newp); %第乙個測試資料的輸出結果

newp2=[0.9,0.9]';

newt2=sim(net,newp2);

%% 2.train--訓練感知器網路

%% 舉個栗子:建立乙個感知器,用來判斷輸入數字的符號,如果≥0輸出1,<0輸出0

p=[-1000,1000];

t=1;

net=newp(p,t);

p=[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4];

t=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1];

net=train(net,p,t);

newp=-10:.2:10;

newt=sim(net,newp);

plot(newp,newt,'linewidth',3);

title('判斷數字符號的感知器');

%% 3.sim--對訓練好的網路進行**

%% 舉個栗子:建立感知器,實現邏輯與的功能,用sim**

net=newp([-2,2;-2,2],1);

p=[0,0,1,1;0,1,0,1];

t=[0,0,1,1];

net=train(net,p,t);

y=sim(net,p); %得到**結果

y2=net(p); %另一種得到**結果的方式

%% 4.hardlim/hardlims--感知器傳輸函式

%%% 5.init--神經網路初始化函式

%% 舉個栗子:觀察感知器網路權值的變化

net=newp([0,1;-2,2],1);

net.iw % 建立時的權值

net.b % 建立時的偏置

p=[0,1,0,1;0,0,1,1];

t=[0,0,0,1];

net=train(net,p,t);

net.iw

net.b

net=init(net);

net.iw

net.b

net.initfcn

net.initparam % 當initfcn為initlay時,initparam自動為空,所以這一行會報錯

%% 6.adapt--神經網路的自適應

%%舉個栗子:使用adapt函式調整感知器核其他神經網路

net=newp([-1,2;-2,2],1);

p=t=

[net,y,ee,pf]=adapt(net,p,t);

ma=mae(ee) % 誤差

ite=0; % 迭代次數初始化

while ma>=0.01

[net,y,ee,pf]=adapt(net,p,t);

ma=mae(ee)

newt=sim(net,p)

ite=ite+1;

if ite>=100

break;

endend%% 7.mae--平均絕對誤差效能函式

%clear,clc

net=newp([-20,20;-20,20],1);

p=[-9,1,-12,-4,0,5;15,-8,4,5,11,9];

t=[0,1,0,0,0,1];

net=train(net,p,t);

y=sim(net,p)

iw=net.iw;

b=net.b;

w=[b,iw] %w=[0,14,-6]表示分離直線為7x-3y=0

資料探勘 單層感知器的Matlab實現

單層感知器 1.newp 建立乙個感知器 舉個栗子 用newp函式建立乙個感知器並進行訓練 p 1,1 1,1 t 1 net newp p,t,hardlim learnp p 0,0,1,1 0,1,0,1 用於訓練的輸入資料,每列為乙個輸入向量 t 0,1,1,1 輸入資料的期望輸出 net,...

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