LVQ算法的C++代码
LVQ算法（Learning Vector Quantization，学习向量量化）是一种经典的典型样本分类算法。它是基于神经网络的监督学习方法。在现实中，LVQ算法经常被用于各种分类问题中。它可以通过输入测试集数据进行分类，并且可以进行密度估计和故障检测等多个应用。下面是LVQ算法的C++代码实现：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;
struct Neuron {
int output_class; // 输出类别
vector<double> weights; // 权重
Neuron(vector<double>& input_weights, int output_class)
this->output_class = output_class;
this->weights = input_weights;
};
// 计算向量的距离
double compute_distance(vector<double>& vector1, vector<double>& vector2) {
double distance = 0.0;
for (int i = 0; i < vector1.size(); i++)
distance += pow((vector1[i] - vector2[i]), 2);
return sqrt(distance);
}
// LVQ算法
void LVQ_algorithm(vector<Neuron>& neurons, vector<vector<double>>& training_data, int epochs, double learn_rate) {
for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
for (vector<double>& data : training_data) {
int closest_neuron = 0;
double smallest_distance = compute_distance(neurons[0].weights, data);
for (int i = 1; i < neurons.size(); i++) {
double distance = compute_distance(neurons[i].weights, data);
if (distance < smallest_distance)
smallest_distance = distance;
closest_neuron = i;
}
if (neurons[closest_neuron].output_class == data[data.size() - 1])
for (int i = 0; i < neurons[closest_neuron].weights.size() - 1; i++)
neurons[closest_neuron].weights[i] += learn_rate * (data[i] - neurons[closest_neuron].weights[i]);
else
for (int i = 0; i < neurons[closest_neuron].weights.size() - 1; i++)
neurons[closest_neuron].weights[i] -= learn_rate * (data[i] - neurons[closest_neuron].weights[i]);
}
}
}
int main() {
int epochs = 100;
double learn_rate = 0.1;
vector<Neuron> neurons = {
Neuron( 0.1, 0),
Neuron( 0.2, 1),
Neuron( 0.6, 2)
};
vector<vector<double>> training_data = {
0.1,
0.2,
0.8,
0.9,
0.8,
0.8
};
LVQ_algorithm(neurons, training_data, epochs, learn_rate);
for (int i = 0; i < neurons.size(); i++) {
cout << "Neuron " << i << ":";
for (int j = 0; j < neurons[i].weights.size(); j++)
cout << " W" << j << "=" << neurons[i].weights[j];
cout << " Class=" << neurons[i].output_class << endl;
}
return 0;
}
在这段代码中，我们首先定义了一个Neuron结构，该结构包含一个vector类型的weights和一个int类型的输出类别output_class。权重weights用于输入的向量和最近邻神经元之间的比较。output_class表示神经元属于哪个类别。我们通过compute_distance函数计算向量之间的距离。在LVQ_algorithm函数中，我们迭代训练数据并对神经元进行更新。在每个迭代中，我们找到最接近每个训练样本的神经元，并使用触发函数对其进行更新。最后，我们输出每个神经元的权重和执行的类别。
如果您需要使用LVQ算法进行分类任务，上述代码可以直接使用。也可以根据您的具体需求进行更改。
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