机器学习—感知机算法(MATLAB)
2015-06-19 22:27
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华电北风吹
天津大学认知计算与应用重点实验室
最后修改日期:2015/8/23
感知机算法属于比较简单的分类器算法,但是跟逻辑回归和支持向量机一样属于构建分类超平面。
不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数,下面的算法基于随机梯度下降法,采用异步方式达到收敛状态
测试函数:
结果图像如下:
天津大学认知计算与应用重点实验室
最后修改日期:2015/8/23
感知机算法属于比较简单的分类器算法,但是跟逻辑回归和支持向量机一样属于构建分类超平面。
不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数,下面的算法基于随机梯度下降法,采用异步方式达到收敛状态
function [w]=perceptionLearn(x,y,learningRate,maxEpoch) % Perception Learn Algorithm % x,y 一行为一个样本,y取值{-1,+1} [m,n]=size(x); x=[ones(m,1) x]; w=zeros(1,n+1); finish=true; for epoch=1:maxEpoch for samlendex=1:m if sign(x(samlendex,:)*w')~=y(samlendex) finish=false; w=w+learningRate*y(samlendex)*x(samlendex,:) end end if finish==true break; end end
测试函数:
clear;clc; x=[3,3;4,3;1,1]; y=[1,1,-1]; plot(x(1:2,1),x(1:2,2),'*'); hold on; plot(x(3,1),x(3,2),'p'); % [w]=LogisticRegression(x,y,1,20); [w]=perceptionLearn(x,y,1,20); xline=linspace(0,5,20); yline=-w(2)/w(3).*xline-w(1)/w(3); plot(xline,yline);
结果图像如下:
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