簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法

一、Rosenblatt感知機(jī)回顧
    在博文“簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Rosenblatt感知機(jī)”中介紹了Rosenblatt感知機(jī)的基本概念。Rosenblatt感知機(jī)是針對(duì)線性可分問(wèn)題的二分類(lèi)算法。通過(guò)構(gòu)造分離超平面將正類(lèi)和負(fù)類(lèi)區(qū)分開(kāi)。構(gòu)造了如下的輸入空間到輸出空間的函數(shù)：

其中，w為權(quán)重，b為偏置。為符號(hào)函數(shù)：

求解這個(gè)函數(shù)的重點(diǎn)就是求解函數(shù)中的參數(shù)：和。Rosenblatt感知機(jī)通過(guò)構(gòu)造損失函數(shù)，并求得使得這樣的損失函數(shù)達(dá)到最小時(shí)的w和b。
    其中，為：

這里的為所有誤分類(lèi)的點(diǎn)的集合。我們的目標(biāo)是求得損失函數(shù)的最小值：。
    通過(guò)梯度下降法(詳細(xì)請(qǐng)見(jiàn)“簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Rosenblatt感知機(jī)”)，我們得到了w和b的更新公式：


其中，為學(xué)習(xí)率。
二、Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶形式
    對(duì)偶形式的基本想法是，將w和b表示為實(shí)例的線性組合的形式，通過(guò)求解其系數(shù)而求得。
    通過(guò)上面的的更新公式，我們發(fā)現(xiàn)，是一個(gè)累加的過(guò)程。如果令，則可以表示為：
其中，。
    此時(shí)的感知機(jī)模型就變?yōu)椋?img src="/uploadfile/image/20170321/20170321210647_36238.png" alt="" />
三、算法流程
初始化，
選擇誤分類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)，即，更新a和b

直到?jīng)]有誤分類(lèi)的點(diǎn)，否則重復(fù)步驟2
計(jì)算出
四、實(shí)驗(yàn)的仿真
    利用博文“簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Rosenblatt感知機(jī)”中的數(shù)據(jù)集，原始數(shù)據(jù)集如下圖所示：

(原始數(shù)據(jù)點(diǎn))

MATLAB代碼
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%% Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法  
clear all;  
clc;  
 
%讀入數(shù)據(jù)  
x=[3,3;4,3;1,1];  
y=[1;1;-1];  
[m,n] = size(x);%取得數(shù)據(jù)集的大小  
 
%% 畫(huà)出原始的點(diǎn)  
hold on  
axis([0 5 0 5]);%axis一般用來(lái)設(shè)置axes的樣式，包括坐標(biāo)軸范圍，可讀比例等  
for i = 1:m  
    plot(x(i,1),x(i,2),'.');  
end  
 
%% 初始化  
alpha = zeros(1,m);  
b = 0;  
yita = 1;%學(xué)習(xí)率  
gram = zeros(m,m);  
 
%% 計(jì)算Gram矩陣  
for i = 1:m  
    for j = 1:m  
        gram(i,j)=x(i,:)*x(j,:)';  
    end  
end  
 
%% 更新  
for i = 1:m  
    tmp = 0;  
    for j = 1:m  
        tmp = tmp + alpha(j)*y(j)*gram(i,j);  
    end  
    tmp = tmp + b;  
    tmp = y(i)*tmp;  
    if tmp <= 0  
        alpha(i) = alpha(i)+yita;  
        b = b + y(i);  
    end  
end  
% 要使得數(shù)據(jù)集中沒(méi)有誤分類(lèi)的點(diǎn)  
flag = 0;%標(biāo)志位，用于標(biāo)記有沒(méi)有誤分類(lèi)的點(diǎn)  
i = 1;  
while flag~=1  
    while i <= 3  
        tmp = 0;  
        for j = 1:m  
            tmp = tmp + alpha(j)*y(j)*gram(i,j);  
        end  
        tmp = tmp + b;  
        tmp = y(i)*tmp;  
        if tmp <= 0  
            alpha(i) = alpha(i)+yita;  
            b = b + y(i);  
            i = 1;%重置i  
            break;  
        else  
            i = i+1;  
        end  
        if i == 4  
            flag = 1;  
        end  
    end  
end  
 
%% 重新計(jì)算w和b  
for i = 1:m  
    x_new(i,:) = x(i,:) * y(i);  
end  
w = alpha * x_new;  
 
%% 畫(huà)出分隔線  
x_1 = (0:3);  
y_1 = (-b-w(1,1)*x_1)./w(1,2);  
plot(x_1,y_1);  

最終的分離超平面：

(最終分離超平面)