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一看就懂的感知机算法PLA

發(fā)布時間：2025/3/15 编程问答 32 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了一看就懂的感知机算法PLA 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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什么是感知機「Perceptron」

PLA全稱是Perceptron Linear Algorithm，即線性感知機算法，屬于一種最簡單的感知機（Perceptron）模型。

感知機模型是機器學習二分類問題中的一個非常簡單的模型。它的基本結構如下圖所示：

其中，xi是輸入，wi表示權重系數，b表示偏移常數。感知機的線性輸出為：

$s c o r e s = \sum i N w i x i + b$

為了簡化計算，通常我們將b作為權重系數的一個維度，即 $w 0$ 。同時，將輸入x擴展一個維度，為1。這樣，上式簡化為：

$s c o r e s = \sum i N + 1 w i x i$

scores是感知機的輸出，接下來就要對scores進行判斷：

若scores≥0，則y^=1（正類）
若scores<0，則y^=?1（負類）

以上就是線性感知機模型的基本概念，簡單來說，它由線性得分計算和閾值比較兩個過程組成，最后根據比較結果判斷樣本屬于正類還是負類。

PLA理論解釋

對于二分類問題，可以使用感知機模型來解決。PLA的基本原理就是逐點修正，首先在超平面上隨意取一條分類面，統(tǒng)計分類錯誤的點；然后隨機對某個錯誤點就行修正，即變換直線的位置，使該錯誤點得以修正；接著再隨機選擇一個錯誤點進行糾正，分類面不斷變化，直到所有的點都完全分類正確了，就得到了最佳的分類面。

利用二維平面例子來進行解釋，第一種情況是錯誤地將正樣本（y=1）分類為負樣本（y=-1）。此時，wx<0，即w與 $x$ 的夾角大于90度，分類線l的兩側。修正的方法是讓夾角變小，修正 $w$ 值，使二者位于直線同側：

w:=w+x=w+yxw:=w+x=w+yx

修正過程示意圖如下所示：

第二種情況是錯誤地將負樣本（y=-1）分類為正樣本（y=1）。此時，wx>0，即w與 $x$ 的夾角小于90度，分類線l的同一側。修正的方法是讓夾角變大，修正 $w$ 值，使二者位于直線兩側：

w:=w?x=w+yxw:=w?x=w+yx

修正過程示意圖如下所示：

經過兩種情況分析，我們發(fā)現PLA每次w的更新表達式都是一樣的： $w : = w + y x$ 。掌握了每次w的優(yōu)化表達式，那么PLA就能不斷地將所有錯誤的分類樣本糾正并分類正確。

數據準備

導入數據

數據集存放在’../data/’目錄下，該數據集包含了100個樣本，正負樣本各50，特征維度為2。

import numpy as np import pandas as pddata = pd.read_csv('./data/data1.csv', header=None) # 樣本輸入，維度（100，2） X = data.iloc[:,:2].values # 樣本輸出，維度（100，） y = data.iloc[:,2].values

數據分類與可視化

下面我們在二維平面上繪出正負樣本的分布情況。

import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='blue', marker='o', label='Positive') plt.scatter(X[50:, 0], X[50:, 1], color='red', marker='x', label='Negative') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend(loc = 'upper left') plt.title('Original Data') plt.show()

PLA算法

特征歸一化

首先分別對兩個特征進行歸一化處理，即：

$X = X ? μ σ$

其中，μ是特征均值，σ是特征標準差。

# 均值 u = np.mean(X, axis=0) # 方差 v = np.std(X, axis=0)X = (X - u) / v# 作圖 plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='blue', marker='o', label='Positive') plt.scatter(X[50:, 0], X[50:, 1], color='red', marker='x', label='Negative') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend(loc = 'upper left') plt.title('Normalization data') plt.show()

直線初始化

# X加上偏置項 X = np.hstack((np.ones((X.shape[0],1)), X)) # 權重初始化 w = np.random.randn(3,1)

顯示初始化直線位置：

# 直線第一個坐標（x1，y1） x1 = -2 y1 = -1 / w[2] * (w[0] * 1 + w[1] * x1) # 直線第二個坐標（x2，y2） x2 = 2 y2 = -1 / w[2] * (w[0] * 1 + w[1] * x2) # 作圖 plt.scatter(X[:50, 1], X[:50, 2], color='blue', marker='o', label='Positive') plt.scatter(X[50:, 1], X[50:, 2], color='red', marker='x', label='Negative') plt.plot([x1,x2], [y1,y2],'r') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend(loc = 'upper left') plt.show()

由上圖可見，一般隨機生成的分類線，錯誤率很高。

計算scores，更新權重

接下來，計算scores，得分函數與閾值0做比較，大于零則y^=1，小于零則y^=?1

s = np.dot(X, w) y_pred = np.ones_like(y) # 預測輸出初始化 loc_n = np.where(s < 0)[0] # 大于零索引下標 y_pred[loc_n] = -1

接著，從分類錯誤的樣本中選擇一個，使用PLA更新權重系數w。

# 第一個分類錯誤的點 t = np.where(y != y_pred)[0][0] # 更新權重w w += y[t] * X[t, :].reshape((3,1))

迭代更新訓練

更新權重 $w$ 是個迭代過程，只要存在分類錯誤的樣本，就不斷進行更新，直至所有的樣本都分類正確。（注意，前提是正負樣本完全可分）

for i in range(100):s = np.dot(X, w)y_pred = np.ones_like(y)loc_n = np.where(s < 0)[0]y_pred[loc_n] = -1num_fault = len(np.where(y != y_pred)[0])print('第%2d次更新，分類錯誤的點個數：%2d' % (i, num_fault))if num_fault == 0:breakelse:t = np.where(y != y_pred)[0][0]w += y[t] * X[t, :].reshape((3,1))

迭代完畢后，得到更新后的權重系數w<script type="math/tex" id="MathJax-Element-37">w</script>，繪制此時的分類直線是什么樣子。

其實，PLA算法的效率還算不錯，只需要數次更新就能找到一條能將所有樣本完全分類正確的分類線。所以得出結論，對于正負樣本線性可分的情況，PLA能夠在有限次迭代后得到正確的分類直線。

總結與疑問

本文導入的數據本身就是線性可分的，可以使用PCA來得到分類直線。但是，如果數據不是線性可分，即找不到一條直線能夠將所有的正負樣本完全分類正確，這種情況下，似乎PCA會永遠更新迭代下去，卻找不到正確的分類線。

對于線性不可分的情況，該如何使用PLA算法呢？我們下次將對PLA進行改進和優(yōu)化。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一看就懂的感知机算法PLA的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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