Python实现感知机（实现感知机（PLA）算法）算法
我们主要讲解一下利用Python实现感知机算法。
算法一算法一
首选，我们利用Python，按照上一节介绍的感知机算法基本思想，实现感知算法的原始形式和对偶形式。
#利用Python实现感知机算法的原始形式
# -*- encoding:utf-8 -*-
"""
Created on 2017.6.7
@author: Ada
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#1、创建数据集
def createdata():
samples=np.array([[3,-3],[4,-3],[1,1],[1,2]])
labels=[-1,-1,1,1] return samples,labels
#训练感知机模型
class Perceptron:
def __init__(self,x,y,a=1):
self.x=x
self.y=y
self.w=np.zeros((x.shape[1],1))#初始化权重，w1,w2均为0
self.b=0
self.a=1#学习率
self.numsamples=self.x.shape[0] self.numfeatures=self.x.shape[1]
def sign(self,w,b,x):
y=np.dot(x,w)+b
return int(y)
def update(self,label_i,data_i):
tmp=label_i*self.a*data_i
tmp=tmp.reshape(self.w.shape)
#更新w和b
self.w=tmp+self.w
self.b=self.b+label_i*self.a
def train(self):
isFind=False
while not isFind:
count=0
for i in range(self.numsamples):
tmpY=self.sign(self.w,self.b,self.x[i,:])
if tmpY*self.y[i]<=0:#如果是一个误分类实例点
print '误分类点为：',self.x[i,:],'此时的w和b为：',self.w,self.b
count+=1
self.update(self.y[i],self.x[i,:])
if count==0:
print '最终训练得到的w和b为：',self.w,self.b
isFind=True
return self.w,self.b
#画图描绘
class Picture:
def __init__(self,data,w,b):
self.b=b
self.w=w
plt.figure(1)
plt.title('Perceptron Learning Algorithm',size=14)
plt.xlabel('x0-axis',size=14)
plt.ylabel('x1-axis',size=14)
xData=np.linspace(0,5,100)
yData=self.expression(xData)
plt.plot(xData,yData,color='r',label='sample data')
plt.scatter(data[0][0],data[0][1],s=50)
plt.scatter(data[1][0],data[1][1],s=50)
plt.scatter(data[2][0],data[2][1],s=50,marker='x')
plt.scatter(data[3][0],data[3][1],s=50,marker='x')
plt.savefig('2d.png',dpi=75)
def expression(self,x):
y=(-self.b-self.w[0]*x)/self.w[1]#注意在此，把x0，x1当做两个坐标轴，把x1当做自变量，x2为因变量
return y
def Show(self):
plt.show()
if __name__ == '__main__':
samples,labels=createdata()
myperceptron=Perceptron(x=samples,y=labels)
weights,bias=myperceptron.train()
Picture=Picture(samples,weights,bias)
Picture.Show()
实验结果：
误分类点为： [ 3 -3] 此时的w和b为： [[ 0.] [ 0.]] 0
误分类点为： [1 1] 此时的w和b为： [[-3.] [ 3.]] -1
最终训练得到的w和b为： [[-2.] [ 4.]] 0
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