概率神经网络(pnn)的python实现代码

概率神经网络（Probabilistic Neural Networks, PNNs）是一种基于概率模型的机器学习方法，它结合了人工神经网络和概率统计。PNN主要用于解决分类问题，特别适用于小样本、非线性和高维数据。

在Python中，我们可以使用一些库如`sklearn`（Scikit-Learn）来进行简单的PNN实现，虽然它本身并不直接包含PNN算法，但是你可以通过组合其他工具来构建。例如，可以先使用神经网络（如Keras或PyTorch）作为基础模型，然后对其进行概率处理。

以下是一个使用`sklearn`库进行简单模拟的例子，假设我们有一个自定义的PNN模块（未提供），这里仅作演示：

from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
import numpy as np

class SimplePNN(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, num_centers=10, center_width=1, sigma=1):
        self.num_centers = num Centers
        self.center_width = center_width
        self.sigma = sigma

    def _fit_centers(self, X):
        # 这里通常会有一些计算中心点和分配权重的步骤
        # 省略实际实现细节
        self.centers_ = ... 
        self.weights_ = ...

    def _predict_proba(self, X):
        distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - self.centers_, axis=-1)
        probabilities = np.exp(-0.5 * (distances / self.sigma)**2)
        probabilities /= np.sum(probabilities, axis=1, keepdims=True)
        return probabilities

    def fit(self, X, y):
        self._fit_centers(X)
        return self

    def predict_proba(self, X):
        return self._predict_proba(X)

# 使用示例
pnn_model = SimplePNN()
X_train, y_train = load_data()  # 加载训练数据
pnn_model.fit(X_train, y_train)
X_test = ...  # 加载测试数据
y_pred_proba = pnn_model.predict_proba(X_test)

请注意，这只是一个简化的例子，实际PNN可能需要更复杂的中心点学习、加权以及概率计算过程。如果你想要深入了解PNN的原理并进行深入学习，建议查阅相关的论文和源码库。