#?coding:UTF-8
#################
#?OS_ELM
#?author?:?zhiyong_will
#?date?:?2015.3.22
#################
from?__future__?import?division
from?datetime?import?datetime
from?csv?import?DictReader
from?math?import?exp
import?random
from?numpy?import?*
import?string

#####設置相關參數########
trainData?=?“C:\\Users\\dell\\Desktop\\OS-ELM\\segment_train.csv“
testData?=?“C:\Users\dell\Desktop\OS-ELM\\segment_test.csv“
#隱含神經元的個數
nHiddenNeurons?=?180
#輸入層的神經元個數
nInputNeurons?=?19
#初始訓練集的大小
NO?=?280

#函數
def?sig（tData?Iw?bias?num）:
????‘‘‘
????tData:樣本矩陣：樣本數*特征數
????Iw:輸入層到第一個隱含層的權重：隱含層神經元數*特整數
????bias:偏置1*隱含神經元個數
????‘‘‘
????v?=?tData?*?Iw.T???#樣本數*隱含神經元個數
????bias_1?=?ones（（num?1））?*?bias
????v?=?v?+?bias_1
????H?=?1./（1+exp（-v））
????return?H
????

##導入數據集
firstTrainData?=?[]
firstTrainLable?=?[]

#?處理訓練樣本
for?t?row?in?enumerate（DictReader（open（trainData）））:
????Id?=?row[‘Id‘]
????del?row[‘Id‘]
????del?row[‘I0‘]
????
????data?=?[]
????if?int（Id）?????????#?處理是否被點擊
????????if?row[‘Label‘]?==?‘1.00000000‘:
????????????y?=?1
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘2.00000000‘:
????????????y?=?2
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘3.00000000‘:
????????????y?=?3
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘4.00000000‘:
????????????y?=?4
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘5.00000000‘:
????????????y?=?5
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘6.00000000‘:
????????????y?=?6
????????else:
????????????y?=?7????????
????????del?row[‘Label‘]
????????firstTrainLable.append（y）
????????#?處理特征
????????for?key?in?row:
????????????value?=?string.atof（row[key]）
????????????#index?=?int（value?+?key[1:]?16）?%?D
????????????data.append（value）
????????
????????firstTrainData.append（data）
????????continue
????elif?int（Id）?==?NO:#開始訓練
????????p0?=?mat（firstTrainData）
????????T0?=?zeros（（NO?7））
????????#處理樣本標簽
????????for?i?in?xrange（0?NO）:?
????????????a?=?firstTrainLable[i]
????????????T0[i][a-1]?=?1
????????
????????T0?=?T0?*?2?-?1
????????Iw?=?mat（random.rand（nHiddenNeurons?nInputNeurons）?*?2?-?1）#隨機生成區間-11之間的隨機矩陣
????????bias?=?mat（random.rand（1?nHiddenNeurons））
????????H0?=?sig（p0?Iw?bias?NO）#樣本數*隱含神經元個數
????????M?=?（H0.T?*?H0）.I
????????beta?=?M?*?H0.T?*?T0
????else:#訓練剩余的樣本每次訓練一條樣本
????????#?處理label
????????if?row[‘Label‘]?==?‘1.00000000‘:
????????????y?=?1
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘2.00000000‘:
????????????y?=?2
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘3.00000000‘:
????????????y?=?3
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘4.00000000‘:
????????????y?=?4
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘5.00000000‘:
????????????y?=?5
????????elif?row[‘Label‘]?==?‘6.00000000‘:
????????????y?=?6
????????else:
????????????y?=?7????????
????????del?row[‘Label‘]
????????Tn?=?zeros（（1?7））
????????#處理樣本標簽
????????b?=?y
????????Tn[0][b-1]?=?1
????????Tn?=?Tn?*?2?-?1
????????#?處理特征
????????data?=?[]
????????for?key?in?row:
????????????value?=?string.atof（row[key]）
????????????data.append（value）
????????pn?=?mat（data）
????????H?=?sig（

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

?????文件???????5294??2015-04-25?19:36??OS_ELM.py

?????文件?????195537??2015-03-22?15:53??segment_test.csv

?????文件?????362611??2015-03-22?15:53??segment_train.csv

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

???????????????563442????????????????????3