LVQ算法C++代码
2023-07-08 08:08:27
深夜i
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LVQ
算法
C++
代码
数据分类
神经网络
训练模型
LVQ算法是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过对样本数据进行分类学习，提高分类精度。C++是一种流行的编程语言，许多程序员喜欢使用它来开发高效的算法。
以下是一个简单的LVQ算法的C++代码：
#include
#include
#include
#define M 3 // 输入层节点数
#define N 4 // 输出层节点数
#define P 5 // 样本总数
#define Alpha 0.2 // 学习率
// 样本数据
double Input[P][M] = {0,
0,
1,
1,
0};
int Output[P] = 1; // 样本类别
// 随机初始化输出层节点权重
double Weight[N][M] = {0.1,0.6,0.8,0.6};
// 计算样本到各输出层节点的距离
void distance(double x[M], double w[N], double d[N])
{
for (int i=0; i
double sum = 0;
for (int j=0; j
sum += pow((x[j] - w[i][j]), 2);
}
d[i] = sqrt(sum);
}
}
// 执行LVQ算法
void LVQ()
{
for (int k=0; k<100; k++) {
// 选择随机样本
int p = rand() % P;
// 计算样本到各输出层节点的距离
double d[N];
distance(Input[p], Weight, d);
// 找到最近的输出层节点
double min_d = d[0];
int min_d_index = 0;
for (int i=1; i
if (d[i] < min_d) {
min_d = d[i];
min_d_index = i;
}
}
// 如果最近的输出节点分类正确，更新权重
if (Output[p] == min_d_index) {
for (int i=0; i
Weight[Output[p]][i] += Alpha * (Input[p][i] - Weight[Output[p]][i]);
}
}
// 如果最近的输出节点分类错误，将其权重与正确输出节点的权重向中心点移动一段距离
else {
for (int i=0; i
Weight[Output[p]][i] -= Alpha * (Input[p][i] - Weight[Output[p]][i]);
Weight[min_d_index][i] += Alpha * (Input[p][i] - Weight[min_d_index][i]);
}
}
}
}
int main()
{
LVQ();
// 输出训练后的权重
for (int i=0; i
printf("Weight[%d][0]: %f, Weight[%d][1]: %f, Weight[%d][2]: %f\n", i, Weight[i][0], i, Weight[i][1], i, Weight[i][2]);
}
return 0;
}
这个代码执行了100次分类学习，然后输出了训练后各输出节点的权重。这个例子采用了一个较小的数据集，实际应用中可能有更多的输入节点，更多的输出节点，以及更多的样本。但是本例提供了LVQ算法的一个基本框架，可以方便地进行改进。
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