用c语言实现感知器算法,python实现感知器算法（批处理）

本文实例为大家分享了Python感知器算法实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下

先创建感知器类：用于二分类

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

import numpy as np

class Perceptron(object):

"""

感知器：用于二分类

参照改写 https://blog.youkuaiyun.com/simple_the_best/article/details/54619495

属性：

w0:偏差

w:权向量

learning_rate:学习率

threshold:准则阈值

"""

def __init__(self,learning_rate=0.01,threshold=0.001):

self.learning_rate=learning_rate

self.threshold=threshold

def train(self,x,y):

"""训练

参数：

x：样本，维度为n*m(样本有m个特征，x输入就是m维)，样本数量为n

y：类标，维度为n*1，取值1和-1(正样本和负样本)

返回：

self：object

"""

self.w0=0.0

self.w=np.full(x.shape[1],0.0)

k=0

while(True):

k+=1

dJw0=0.0

dJw=np.zeros(x.shape[1])

err=0.0

for i in range(0,x.shape[0]):

if not (y[i]==1 or y[i]==-1):

print("类标只能为1或-1！请核对！")

break

update=self.learning_rate*0.5*(y[i]-self.predict(x[i]))

dJw0+=update

dJw+=update*x[i]

err+=np.abs(0.5*(y[i]-self.predict(x[i])))

self.w0 += dJw0

self.w += dJw

if np.abs(np.sum(self.learning_rate*dJw))500:

print("迭代次数：",k," 错分样本数：",err)

break

return self

def predict(self,x):

"""预测类别

参数：

x：样本，1*m维，1个样本，m维特征

返回：

yhat：预测的类标号，1或者-1，1代表正样本，-1代表负样本

"""

if np.matmul(self.w,x.T)+self.w0>0:

yhat=1

else:

yhat=-1

return yhat

def predict_value(self,x):

"""预测值

参数：

x：样本，1*m维，1个样本，m维特征

返回：

y：预测值

"""

y=np.matmul(self.w,x.T)+self.w0

return y

然后为Iris数据集创建一个Iris类，用于产生5折验证所需要的数据，并且能产生不同样本数量的数据集。

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

"""

Author:CommissarMa

2018年5月23日 16点52分

"""

import numpy as np

import scipy.io as sio

class Iris(object):

"""Iris数据集

参数：

data:根据size裁剪出来的iris数据集

size:每种类型的样本数量

way:one against the rest || one against one

注意：

此处规定5折交叉验证(5-cv)，所以每种类型样本的数量要是5的倍数

多分类方式：one against the rest

"""

def __init__(self,size=50,way="one against the rest"):

"""

size:每种类型的样本数量

"""

data=sio.loadmat("C:\\Users\\CommissarMa\\Desktop\\模式识别\\课件ppt\\PR实验内容\\iris_data.mat")

iris_data=data['iris_data']#iris_data：原数据集，shape：150*4，1-50个样本为第一类，51-100个样本为第二类，101-150个样本为第三类

self.size=size

self.way=way

self.data=np.zeros((size*3,4))

for r in range(0,size*3):

self.data[r]=iris_data[int(r/size)*50+r%size]

def generate_train_data(self,index_fold,index_class,neg_class=None):

"""

index_fold:5折验证的第几折，范围：0，1，2，3，4

index_class:第几类作为正类,类别号：负类样本为-1,正类样本为1

"""

if self.way=="one against the rest":

fold_size=int(self.size/5)#将每类样本分成5份

train_data=np.zeros((fold_size*4*3,4))

label_data=np.full((fold_size*4*3),-1)

for r in range(0,fold_size*4*3):

n_class=int(r/(fold_size*4))#第几类

n_fold=int((r%(fold_size*4))/fold_size)#第几折

n=(r%(fold_size*4))%fold_size#第几个

if n_fold

train_data[r]=self.data[n_class*self.size+n_fold*fold_size+n]

else:

train_data[r]=self.data[n_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]

label_data[fold_size*4*index_class:fold_size*4*(index_class+1)]=1

elif self.way=="one against one":

if neg_class==None:

print("one against one模式下需要提供负类的序号！")

return

else:

fold_size=int(self.size/5)#将每类样本分成5份

train_data=np.zeros((fold_size*4*2,4))

label_data=np.full((fold_size*4*2),-1)

for r in range(0,fold_size*4*2):

n_class=int(r/(fold_size*4))#第几类

n_fold=int((r%(fold_size*4))/fold_size)#第几折

n=(r%(fold_size*4))%fold_size#第几个

if n_class==0:#放正类样本

if n_fold

train_data[r]=self.data[index_class*self.size+n_fold*fold_size+n]

else:

train_data[r]=self.data[index_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]

if n_class==1:#放负类样本

if n_fold

train_data[r]=self.data[neg_class*self.size+n_fold*fold_size+n]

else:

train_data[r]=self.data[neg_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]

label_data[0:fold_size*4]=1

else:

print("多分类方式错误！只能为one against one 或 one against the rest!")

return

return train_data,label_data

def generate_test_data(self,index_fold):

"""生成测试数据

index_fold:5折验证的第几折，范围：0，1，2，3，4

返回值：

test_data:对应于第index_fold折的测试数据

label_data:类别号为0，1，2

"""

fold_size=int(self.size/5)#将每类样本分成5份

test_data=np.zeros((fold_size*3,4))

label_data=np.zeros(fold_size*3)

for r in range(0,fold_size*3):

test_data[r]=self.data[int(int(r/fold_size)*self.size)+int(index_fold*fold_size)+r%fold_size]

label_data[0:fold_size]=0

label_data[fold_size:fold_size*2]=1

label_data[fold_size*2:fold_size*3]=2

return test_data,label_data

然后我们进行训练测试，先使用one against the rest策略：

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

from perceptron import Perceptron

from iris_data import Iris

import numpy as np

if __name__=="__main__":

iris=Iris(size=50,way="one against the rest")

correct_all=0

for n_fold in range(0,5):

p=[Perceptron(),Perceptron(),Perceptron()]

for c in range(0,3):

x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=c)

p[c].train(x,y)

#训练完毕，开始测试

correct=0

x_test,y_test=iris.generate_test_data(index_fold=n_fold)

num=len(x_test)

for i in range(0,num):

maxvalue=max(p[0].predict_value(x_test[i]),p[1].predict_value(x_test[i]),

p[2].predict_value(x_test[i]))

if maxvalue==p[int(y_test[i])].predict_value(x_test[i]):

correct+=1

print("错分数量：",num-correct,"错误率：",(num-correct)/num)

correct_all+=correct

print("平均错误率：",(num*5-correct_all)/(num*5))

然后使用one against one 策略去训练测试：

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

from perceptron import Perceptron

from iris_data import Iris

import numpy as np

if __name__=="__main__":

iris=Iris(size=10,way="one against one")

correct_all=0

for n_fold in range(0,5):

#训练

p01=Perceptron()#0类和1类比较的判别器

p02=Perceptron()

p12=Perceptron()

x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=0,neg_class=1)

p01.train(x,y)

x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=0,neg_class=2)

p02.train(x,y)

x,y=iris.generate_train_data(index_fold=n_fold,index_class=1,neg_class=2)

p12.train(x,y)

#测试

correct=0

x_test,y_test=iris.generate_test_data(index_fold=n_fold)

num=len(x_test)

for i in range(0,num):

vote0=0

vote1=0

vote2=0

if p01.predict_value(x_test[i])>0:

vote0+=1

else:

vote1+=1

if p02.predict_value(x_test[i])>0:

vote0+=1

else:

vote2+=1

if p12.predict_value(x_test[i])>0:

vote1+=1

else:

vote2+=1

if vote0==max(vote0,vote1,vote2) and int(vote0)==int(y_test[i]):

correct+=1

elif vote1==max(vote0,vote1,vote2) and int(vote1)==int(y_test[i]):

correct+=1

elif vote2==max(vote0,vote1,vote2) and int(vote2)==int(y_test[i]):

correct+=1

print("错分数量：",num-correct,"错误率：",(num-correct)/num)

correct_all+=correct

print("平均错误率：",(num*5-correct_all)/(num*5))

实验结果如图所示：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。