本文實例為大家分享了Python感知器算法實現的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

先創建感知器類：用于二分類

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np  class Perceptron(object):  """  感知器：用于二分類  參照改寫 https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/54619495    屬性：  w0:偏差  w:權向量  learning_rate:學習率  threshold:準則閾值  """    def __init__(self,learning_rate=0.01,threshold=0.001):    self.learning_rate=learning_rate    self.threshold=threshold      def train(self,x,y):    """訓練    參數：    x：樣本，維度為n*m（樣本有m個特征，x輸入就是m維），樣本數量為n    y：類標，維度為n*1，取值1和-1（正樣本和負樣本）        返回：    self：object    """    self.w0=0.0    self.w=np.full(x.shape[1],0.0)        k=0    while(True):      k+=1      dJw0=0.0      dJw=np.zeros(x.shape[1])      err=0.0      for i in range(0,x.shape[0]):        if not (y[i]==1 or y[i]==-1):          print("類標只能為1或-1！請核對！")          break        update=self.learning_rate*0.5*(y[i]-self.predict(x[i]))        dJw0+=update        dJw+=update*x[i]        err+=np.abs(0.5*(y[i]-self.predict(x[i])))      self.w0 += dJw0      self.w += dJw      if np.abs(np.sum(self.learning_rate*dJw))<self.threshold or k>500:        print("迭代次數：",k," 錯分樣本數：",err)        break    return self          def predict(self,x):    """預測類別    參數：    x：樣本，1*m維，1個樣本，m維特征        返回：    yhat：預測的類標號，1或者-1，1代表正樣本，-1代表負樣本    """    if np.matmul(self.w,x.T)+self.w0>0:      yhat=1    else:      yhat=-1    return yhat     def predict_value(self,x):    """預測值    參數：    x：樣本，1*m維，1個樣本，m維特征        返回：    y：預測值    """    y=np.matmul(self.w,x.T)+self.w0    return y

然后為Iris數據集創建一個Iris類，用于產生5折驗證所需要的數據，并且能產生不同樣本數量的數據集。

# -*- coding: utf-8 -*-"""Author:CommissarMa2018年5月23日 16點52分"""import numpy as npimport scipy.io as sio  class Iris(object):  """Iris數據集  參數：  data:根據size裁剪出來的iris數據集  size:每種類型的樣本數量  way:one against the rest || one against one    注意：  此處規定5折交叉驗證（5-cv），所以每種類型樣本的數量要是5的倍數  多分類方式：one against the rest  """    def __init__(self,size=50,way="one against the rest"):    """    size:每種類型的樣本數量    """    data=sio.loadmat("C://Users//CommissarMa//Desktop//模式識別//課件ppt//PR實驗內容//iris_data.mat")    iris_data=data['iris_data']#iris_data：原數據集，shape：150*4，1-50個樣本為第一類，51-100個樣本為第二類，101-150個樣本為第三類    self.size=size    self.way=way    self.data=np.zeros((size*3,4))    for r in range(0,size*3):      self.data[r]=iris_data[int(r/size)*50+r%size]        def generate_train_data(self,index_fold,index_class,neg_class=None):    """    index_fold:5折驗證的第幾折，范圍：0，1，2，3，4    index_class:第幾類作為正類,類別號：負類樣本為-1,正類樣本為1    """    if self.way=="one against the rest":      fold_size=int(self.size/5)#將每類樣本分成5份      train_data=np.zeros((fold_size*4*3,4))      label_data=np.full((fold_size*4*3),-1)      for r in range(0,fold_size*4*3):        n_class=int(r/(fold_size*4))#第幾類        n_fold=int((r%(fold_size*4))/fold_size)#第幾折        n=(r%(fold_size*4))%fold_size#第幾個        if n_fold<index_fold:          train_data[r]=self.data[n_class*self.size+n_fold*fold_size+n]        else:          train_data[r]=self.data[n_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]              label_data[fold_size*4*index_class:fold_size*4*(index_class+1)]=1    elif self.way=="one against one":      if neg_class==None:        print("one against one模式下需要提供負類的序號！")        return      else:        fold_size=int(self.size/5)#將每類樣本分成5份        train_data=np.zeros((fold_size*4*2,4))        label_data=np.full((fold_size*4*2),-1)        for r in range(0,fold_size*4*2):          n_class=int(r/(fold_size*4))#第幾類          n_fold=int((r%(fold_size*4))/fold_size)#第幾折          n=(r%(fold_size*4))%fold_size#第幾個          if n_class==0:#放正類樣本            if n_fold<index_fold:              train_data[r]=self.data[index_class*self.size+n_fold*fold_size+n]            else:              train_data[r]=self.data[index_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]          if n_class==1:#放負類樣本            if n_fold<index_fold:              train_data[r]=self.data[neg_class*self.size+n_fold*fold_size+n]            else:              train_data[r]=self.data[neg_class*self.size+(n_fold+1)*fold_size+n]        label_data[0:fold_size*4]=1    else:      print("多分類方式錯誤！只能為one against one 或 one against the rest!")      return        return train_data,label_data                  def generate_test_data(self,index_fold):    """生成測試數據    index_fold:5折驗證的第幾折，范圍：0，1，2，3，4        返回值：    test_data:對應于第index_fold折的測試數據    label_data:類別號為0，1，2    """    fold_size=int(self.size/5)#將每類樣本分成5份    test_data=np.zeros((fold_size*3,4))    label_data=np.zeros(fold_size*3)    for r in range(0,fold_size*3):      test_data[r]=self.data[int(int(r/fold_size)*self.size)+int(index_fold*fold_size)+r%fold_size]    label_data[0:fold_size]=0    label_data[fold_size:fold_size*2]=1    label_data[fold_size*2:fold_size*3]=2        return test_data,label_data