zoukankan      html  css  js  c++  java
  • matlab练习程序(logistic分类)

    logistic模型能够对数据进行二分类。

    比如我们有两组二维空间数据,最终要求的是一个分类直线,可以设定为计算w(1)+w(2)*x+w(3)*y=0这样的直线。

    问题就变为了如何求w的问题。

    网上有很多推导,这里就不推导了,不过还是要写几个关键公式。

    可以设定logistic函数为:

    设定损失函数为:

    对J中w求导得到迭代方向:

    然后不断迭代就行了:

    下面代码中y就是data(:,4),即我们的标签项;x就是data(:,1:3)。

    matlab程序如下:

    clear all;close all;clc;
    
    mu1=[0 0];
    S1=[0.5 0.1];
    data1=mvnrnd(mu1,S1,100);
    plot(data1(:,1),data1(:,2),'r.');
    hold on;
    
    mu2=[1.5 1.5];
    S2=[0.4 0.3];
    data2=mvnrnd(mu2,S2,100);
    plot(data2(:,1),data2(:,2),'g.');
    
    data1 = [data1 zeros(length(data1),1)];
    data2 = [data2 ones(length(data2),1)];      %两组数据打标签
    data = [data1;data2];                       %数据组合
    data = [ones(length(data),1) data];         %数据第一列增加其次项
    
    w = rand(1,3);
    alpha = 0.01;
    for i=1:1000
        w = w + alpha*(data(:,4)' - 1./(1+exp(-(w*data(:,1:3)'))))*data(:,1:3);     %交叉熵求导迭代
    end
    
    x = min(data(:,2))-1:0.1:max(data(:,2))+1;
    y = (-w(1)-w(2)*x)/w(3);
    plot(x,y,'b');

    结果如下:

  • 相关阅读:
    CTF简介
    最先与最后
    记一次某校版facemash的搭建
    ipv6入门
    win10开启IPv6的两种方法
    安装 Go 1.11 在 Ubuntu 18.04 & 16.04 LTS
    python开发者的AsyncIO
    Python 异步--Await the Future
    Python元类
    alias 和 unalias 命令
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/14471852.html
Copyright © 2011-2022 走看看