目錄
該輪迭代分類結果全部正確，判別函式為g(x)=-2x1+1
（1）由數學求解過程可知：
（2）程式執行結果
（3）繪圖結果
'''20210610 julyer 感知器
'''import numpy as 程式設計客棧np
import matplotlib.pyplot as plt
def get_zgxl(xn, a):
'''獲取增廣向量
:param x: 陣列
:param a: 1或-1
:return:
'''temp =
if a == 1:
xn.append(1)
if a == -1:
for i in range(len(xn)):
temp.append(xn[i]*(-1))
temp.append(-1)
xn = temp
# print('xn:'+ str(np.array(x).reshape(-1, 1)))
return np.array(xn).reshape(-1, 1)
def calculate_w(w, xn):
'''已知xn和初始值，計算w
:param w: 列向量 --> wt：行向量
:param xn: 列向量
:return:
'''# wt = w.reshape(1, -1) # 列向量轉變為行向量，改變w
wt = w.t # 列向量轉變為行向量，不改變w
wtx = np.dot(wt, xn).reshape(-1) # 行向量乘以列向量, 維度降為1。
#wtx = wt@xn # 行向量乘以列向量
if wtx > 0:
w_value = w
else:
w_程式設計客棧value = np.add(w, xn)
# print("w_update的shape" + str(w_update.shape))
#print("wtx:" + str(wtx))
return w_value, wtx # w_value為列向量, wtx為乙個數
def fit_one(w1, x1, x2, x3, x4):
'''完成一輪迭代，遍歷一次資料，更新到w5。
:param w1: 初始值
:param x1:
:param x2:
:param x3:
:param x4:
:return: 返回w5和wtx的列表。
'''wtx_list =
update_w = w1
for i in range(0, len(x_data)): #len計算樣本個數，通過迴圈更新w
update_w, wtx = calculate_w(update_w, x_data[i])
wtx_list.append(wtx)
#print(wtx_list)
return update_w, wtx_list
def draw_plot(class1, class2, update_w):
plt.figure()
x_coordinate =
y_coordinate =
for i in range(len(class1)):
x_coordinate.append(class1[i][0])
y_coordinate.append(class1[i][1])
plt.scatter(x_coordinate, y_coordinate, color='orange', label='class1')
x_coordinate =
y_coordinate =
for i in range(len(class2)):
x_coordinate.append(class2[i][0])
y_coordinate.append(class2[i][1])
plt.scatter(x_coordinate, y_coordinate, color='green', label='clas')
w_reshape = update_w.reshape(-1)
x = np.linspace(0, 2, 5)
if w_reshape[1] == 0:
plt.axvline(x = (-1) * w_reshape[2]/w_reshape[0])
else:
plt.plot(x, (x*w_reshape[0]*(-1) + w_reshape[2]*(-1))/w_reshape[1])
plt.title('result of perception')
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('x2')
plt.legend()
plt.show()
if __name__ == '__main__':
x1 = [0, 0]
x2 = [0, 1]
x3 = [1, 0]
x4 = [1, 1]
class1 = [x1, x2]
class2 = [x3, x4]
x1 = get_zgxl(x1, 1)
x2 = get_zgxl(x2, 1)
x3 = get_zgxl(x3, -1)
x4 = get_zgxl(x4, -1)
x_data = [x1, x2, x3, x4]
# print(x_data)
w1 = np.zeros((3, 1)) # 初始值w1為列向量
#print('w1:' + str(w1) + '\n')
update_w = w1
update_w, wtx_list = fit_one(update_w, x1, x2, x3, x4)
count = 0
iter_number = 0
for wtx in wtx_list:
if wtx > 0:
count += 1
if count < 4:
update_w, wtx_list = fit_one(update_w, x1, x2, x3, x4)
iter_number += 1
else:
break
print('迭代次數為：' + str(iter_number))
print('迭代終止時的w：'+'\n' + str(update_w))
程式設計客棧#print(wtx_list)
draw_plot(class1, class2, updat
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