感知器分类模型回顾与python实现

今天有一个任务需求就是要使用感知器分类模型来对我们手里面的数据集进行简单的分类实验，我们都知道感知器是一种比较简单的线性分类器，只能够处理线性可分的样本数据，为了再回顾一下上学时候的内容，我特意翻出来以前的文档，下面是感知器算法的简单介绍：

简单看过原理后，我们看下下面这一个简单的算法实例：

关于感知分类器详细地介绍的文章，网上还有很多很多，我这里就不再多解释了，相信上面的算法原理和算法实例只要认真看完手推计算一遍之后就没什么问题了。

下面我们来进行简单的实现，具体如下：

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8'''
__Author__:沂水寒城
功能：  感知器分类模型实践demo
'''import os
import sys
import xlrd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormapif sys.version_info<(3,0):#python2版本使用reload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")class myPerceptron(object):'''感知器分类模型'''def __init__(self,eta=0.01,n_iter=10):'''初始化'''self.eta=etaself.n_iter=n_iterdef fit(self, X, y):'''拟合器'''self.w_=np.zeros(1+X.shape[1]) # Add w_0self.errors_=[]for _ in range(self.n_iter):errors=0for xi,target in zip(X,y):update=self.eta*(target-self.predict(xi))self.w_[1:]+=update*xiself.w_[0]+=updateerrors+=int(update!=0.0)self.errors_.append(errors)return selfdef inputCal(self, X):'''计算'''print('W====>  ',self.w_[:].tolist())X_dot=np.dot(X,self.w_[1:])+self.w_[0]return X_dotdef predict(self, X):'''预测'''return np.where(self.inputCal(X)>=0.0,1,-1) def readOneExcelData(data='data/data.xlsx',row=1,col=1):'''row: 起始行索引col: 起始列索引'''workbook=xlrd.open_workbook(data,'rb')table=workbook.sheets()[0]row_num,col_num=table.nrows,table.ncolsdata_list=[]for i in range(row,row_num):one_list=[]for j in range(col,col_num):one_list.append(table.cell_value(i,j)) data_list.append(one_list)X_list=[one[:-1] for one in data_list]y_list=[one[-1] for one in data_list]return np.array(X_list),np.array(y_list)def originalDataPloter(X,save_path='original_data.png'):'''对原始数据进行可视化'''plt.clf()plt.scatter(X[:2, 0], X[:2, 1],color='red',marker='o',label='0 class')plt.scatter(X[2:, 0], X[2:, 1],color='blue',marker='x',label='1 class')plt.title('Original Data Distribution')plt.legend(loc='upper left')plt.savefig(save_path)def resultPloter(X,y,classifier,resolution=0.02,save_path='result.png'):'''分类结果可视化'''markers=('s','x','o','^','v')colors=('red','blue','lightgreen','gray','cyan')cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])x1_min,x1_max=X[:, 0].min()-1,X[:, 0].max()+1x2_min,x2_max=X[:, 1].min()-1,X[:, 1].max()+1xx1,xx2=np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max,resolution),np.arange(x2_min, x2_max, resolution))Z=classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)Z=Z.reshape(xx1.shape)plt.clf()plt.contourf(xx1,xx2,Z,alpha=0.4,cmap=cmap)plt.xlim(xx1.min(),xx1.max())plt.ylim(xx2.min(),xx2.max())for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1],alpha=0.8, c=cmap(idx),marker=markers[idx], label=str(cl).split('.')[0].strip()+' class')plt.legend(loc='upper left')plt.title('myPerceptron Result')plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__':X_list,y_list=readOneExcelData(data='data/data.xlsx',row=1,col=0)#原始数据可视化originalDataPloter(X_list,save_path='original_data.png')#模型训练拟合model=myPerceptron(eta=0.01,n_iter=10)model.fit(X_list,y_list)#结果可视化resultPloter(X_list,y_list,model,resolution=0.02,save_path='result.png')

整体的逻辑是很简单的，代码实现里面加入了数据的可视化部分，我们首先对原始样本的数据进行了可视化，之后分类器训练完成后，对分类结果同样进行了可视化。

其中，原始数据可视化结果如下：

使用训练后的感知器分类模型可视化结果如下：

小小的实践，记录一下。

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