感知器算法——C++实现

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了感知器算法——C++实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
#define SZ(v) ((int)(v).size())
#define max 1000
#define N 100
struct node

    int Element[N];//模式类元素
    int Sample;//类别
 Node[max];
int n;//模式类的维数
int m;//每个模式类的元素个数
node W_vector;//初始权向量
node Mid_vector[N];//修正后的权向量
node tem[N];
void Large_vector(node X[]) //样本的增广

    for(int j = 0; j <=  2 * m - 1; j ++)
        X[j].Element[n] = 1;

void Init(node *Quan) //初始权向量的初始化

    for(int j = 0; j <= n; j ++)
        Quan->Element[j] = 1;

int Mul_vector(node a,node b) //向量相乘,用以计算中间修正过程

    int Product = 0;//乘积
    for(int j = 0; j <= n; j ++)
        Product += a.Element[j] * b.Element[j];
    return Product;

node Add_vector(node a,node b)

    node Differ;
    for(int j = 0; j <= n; j ++)
        Differ.Element[j] = a.Element[j] + b.Element[j];
    return Differ;

node Dec_vector(node a,node b)

    node Differ;
    for(int j = 0; j <= n; j ++)
        Differ.Element[j] = a.Element[j] - b.Element[j];
    return Differ;

bool Judge_identical(node X[]) //判断迭代过程中是否出现权向量都相同

    int flag  = 0;//判断标志
    for(int l = 0; l <= 2 * m - 1; l ++)
        for(int s = l + 1; s <= 2 * m - 1; s ++)
            for(int t = 0; t <= n; t ++)
                if(X[l].Element[t] != X[s].Element[t])
                    return false;
    return true;

void Preceptron(node X[],node W[]) //感知器算法

    int i,j,l;
    int cum = 0;
    do
    
        int ags;
        for(i = 0; i <= 2 * m - 1; i ++)
        
            ags = Mul_vector(W[cum],X[i]);//求修正判断数
            if(i <= m - 1) //如果为第一类
            
                if(ags > 0) //结果大于0,则不用修正
                
                    tem[i] = W[cum];
                    cout<<"不修正"<<" W"<<cum+1<<endl;
                
                else
                
                    cout<<"修正"<<" W"<<cum+2<<"="<<" W"<<cum + 1<<" - x"<<i+1<<endl;
                    cum ++;
                    W[cum] = Add_vector(W[cum - 1] , X[i]);//为第一类的修改是当前权值加上使之要修改的样本值
                    tem[i] = W[cum];
                
            
            else
            
                if(ags < 0)
                
                    tem[i] = W[cum];
                    cout<<"不修正"<<" W"<<cum+1<<endl;
                
                else
                
                    cout<<"修正"<<" W"<<cum+2<<"="<<" W"<<cum + 1<<" - x"<<i+1<<endl;
                    cum ++;
                    W[cum] = Dec_vector(W[cum - 1] , X[i]);//为第二类的修改是当前权值减去使之要修改的样本值
                    tem[i] = W[cum];//保存权值,用于判断
                
            

        
    
    while(!Judge_identical(tem)); //判断是否达到跳出状态,即当某次修改后的权值都是一样的


int main()

    int i , j;
    cout<<"请输入模式类的维数:  ";
    cin>>n;
    cout<<"请输入每个模式类的样本数(这里按照两类w1,w2):  ";
    cin>>m;
    for(i = 0; i <= 2 * m - 1; i ++)
    
        for(j = 0; j <= n - 1; j ++)
        
            cin>>Node[i].Element[j];
        
    
    Large_vector(Node);
    Init(&Mid_vector[0]);
    Preceptron(Node,Mid_vector);
    return 0;


以上是关于感知器算法——C++实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

感知器算法

实验一 感知器及其应用

机器学习实验一 感知器及其应用

机器学习——感知器算法实现

机器学习——感知器算法及python实现

实验一 感知机及其应用