python实现感知器算法（批处理）

Python  /  管理员 发布于 7年前   210

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.csdn.net/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))<self.threshold or k>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:CommissarMa2018年5月23日 16点52分"""import numpy as npimport 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<index_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<index_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<index_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 Perceptronfrom iris_data import Irisimport 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 Perceptronfrom iris_data import Irisimport 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。