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資源簡介

用matlab實現了機器學習中的感知機學習算法(perceptron algorithm),利用前500個樣本值訓練分類器,用剩余樣本做測試。

資源截圖

代碼片段和文件信息

function?ganzhiji()
%利用感知機學習算法訓練分類器解決tic?tac?toe游戲問題
%樣本數據digitdata2.txt文件中,×是1,o是-1,b是0,positive是1,negative是-1
%樣本數據順序進行了調整,1-250個是第一類,251-500個是第二類
%利用前500個樣本訓練分類器,剩下458個樣本做測試
%digitdata中,×是1,o是2,b是3,positive是1,negative是-1

A?=?importdata(‘digitdata2.txt‘);%導入樣本數據為一個958行10列的矩陣
%A?=?importdata(‘digitdata.txt‘);%導入樣本數據為一個958行10列的矩陣
%A?=?importdata(‘littledata.txt‘);%少量數據,調試用

%?B保存剩下用來測試的樣本
for?i?=?501:958
????B(i-500:)?=?A(i:);
end

%將矩陣A的第10列置為1,得到每個樣本的增廣向量
for?i?=?1:958
A(i10)?=?1;
end
%disp(A);

%初始化一些參數
w?=?rand(101);%初始權向量,10維列向量
%disp(w);
p?=?1;%梯度下降的步長
ox1?=?-1;%符號系數,保證代價函數大于0
ox2?=?1;
s?=?1;%迭代標志位
n?=?0;%迭代次數
w1?=?[0?0?0?0?0?0?0?0?0?0]‘;%10維列向量,臨時權向量
%disp(w1);

%迭代過程
while?s
????J?=?0;%代價函數的初值
????j?=?[0?0?0?0?0?0?0?0?0?0]‘;%用于每次迭代過程中臨時累加下降量
????%for?i?=?1:5
????for?i?=?1:250??%第一類樣本
????????if(?A(i:)*w?>0?)%x屬于第一類且w‘x>0,分類正確
????????????w1?=?w;%權向量不變
????????else?%分類錯誤
????????????j?=?j?+?ox1?*?A(i:)‘;%累加下降量
????????????J?=?J?+?ox1?*?A(i:)?*?w;%更新代價函數
????????end
????end
????%for?i?=?6:10
????for?i?=?251:500?%第二類樣本
????????if(?A(i:)*w?<0?)%x屬于第二類且w‘x<0,分類正確
????????????w1?=?w;%權向量不變
????????else?%分類錯誤
????????????j?=?j?+?ox2?*?A(i:)‘;%累加下降量
????????????J?=?J?+?ox2?*?A(i:)?*?w;%更新代價函數
????????end
????end
????if?J==0?%代價函數為0,即沒有錯分的樣本了
????????s?=?0;%迭代終止
????????disp(‘迭代終止‘);
????else?
????????w1?=?w?-?p*j;%得到新的權向量
????????p?=?p?+?0.1;%增加步長
????????n?=?n?+?1;
????????%disp(n);
????????%disp(J);
????end
????w?=?w1;%將臨時權向量w1賦值給w
end?%while?s
disp(‘迭代次數:‘);disp(n);%輸出迭代次數
disp(‘權向量:‘);w%輸出權向量

%迭代結束后,w即為所得最優分類面
count?=?0;%測試樣本分類正確的個數
for?i?=?501:958
????if(?A(i:)?*?w?>0?)?%第一類
????????B(i-50011)?=?1;
????????if(?B(i-50010)?==?1?)?%分類正確
????????????count?=?count?+?1;
????????end
????else??%第二類
????????B(i-50011)?=?-1;
????????if(?B(i-50010)?==?-1?)?%分類正確
????????????count?=?count?+?1;
????????end
????end
end
%disp(B);
disp(‘正確率:‘);
disp(count/458);%輸出正確率

end?%function?ganzhiji()


?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????32072??2012-11-06?22:52??digitdata2.txt

?????文件???????2450??2012-11-08?13:40??ganzhiji.m

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????34522????????????????????2


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