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fisheriris データにパーセプトロン アルゴリズムを適用したいのですが、このコードを試してみました

function [  ] = Per(  )
%PERCEPTON_NN Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
%%%%%%%%%%%STEP ONE INPUT DATA PREPERATION
%N=3000;
load fisheriris
tr=50; %traning
te=50; %test
epochs =150;

data=meas;
%N = size(meas,1);
%species=nonomil(species)
%figure,plot(data_shuffeled(1,:),data_shuffeled(2,:),'rx');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%STEP TWO INTIALIZE  WEIGHT
baise=1;
w=[baise; 1 ; 1;1 ; 1];
eta=0.9; %%learning rate
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Rosen Blatt learning Algo
for epoch=1 : epochs 
for i=1 : tr
   x=[1;data(i,1);data(i,2);data(i,3);data(i,4)]; % input vector
   N = size(species,i); %desiard output
   y=w'*x; % y=actual output ,w'= transpose w , mmoken y=w.*x 
   %%%%%%%%%%%%%%% Activation function (hardlimit)(step fn)
   y=1*(y>=0)+(-1)*(y<0); % da badl el if 
   %%%%%%%%%%% Error calcualtion %%%%%%%
   err(i)=N-y;
   %%%%%%%%%%%%%% update weight %%%%%%%%%5
   wnew=w+ eta*err(i)*x;
   w=wnew;
end
mse(epoch)=mean(err.^2);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  step four classification (testing) %%%%%%%%%%%%%%%%%%5
hold on
for i=1 : te
    %x=[1;data(i,1);data(i,2),data(i,3);data(i,4)];
     x=[1;data(i,1);data(i,2);data(i,3);data(i,4)]; 
   % d=data_shuffeled(3,i+tr);
    N = size(species,i);
    y=w'*x;
    y=1*(y>=0)+(-1)*(y<0);
    if (y==1)
        plot(x(2),x(3),x(4),x(5),'rx');
    elseif y==-1
        plot(x(2),x(3),x(4),x(5),'r&');
    end
end
hold off

 if abs(N-y)>1E-6
    testerro=testerro+1;

end

私はこのコードを書いて、fisheririsデータの「測定」を入力として、種を「出力」としてパーセプトロンアルゴリズムを作成しました

コードのヘルプまたはこのコードの変更。

ありがとう 。

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まず、MATLAB にはニューラル ネットワーク ツールボックスと呼ばれるニューラル ネットワークのトレーニング用の機能があることをご存知ですか?

次に、data_shuffled が独自の関数であると考えてください。randpermデータをシャッフルするために使用する必要がある MATLAB で呼び出されるものがあります。

第 3 に、MATLAB でベクトル/行列を使用できる場合は、for ループの使用を避けたいと考えています。

代わりに（テスト用）

for i = 1:te,
   ....
end

あなたはしたいかもしれません

X = [ones(te,1), data]; %X is [50x5] so each row of X is x'
y = X*w;   %y is [50x1], X is [50x5], w is [5x1]
idx_p1 = y==1; %all the indices of y where y is +1
idx_m1 = y==-1; %all the indicies of y where y is -1

plot(X(idx_p1,1),y(idx_p1),'rx');
plot(X(idx_m1,1),y(idx_m1),'r&');

plot4 次元 X でどのように使用していたのかわかりません。上記は X の最初の機能 (列) をプロットするだけです。

さらに、トレーニングは私には奇妙に見えます。1つは、データマトリックス測定のサイズと目的の出力の両方にNを使用するべきではないと思います。「yhat」または「ybar」の方が適切な名前です。また、N が目的の出力である場合size(species,i)、i が 1:50 をループするのはなぜですか? 種は [150x1] ベクトルです。size(species,1) = 150. size(species,x)x が 2 から 50 の場合は 1 になります。よろしいですか? 次のようなものではないでしょうか。

yhat = -ones(50,1); %Everything is -1
yhat(strmatch('virginica,species)) = 1; %except virginicas which are +1
于 2012-05-18T18:41:25.933 に答える