informaxICA的二分类python代码

以下是使用Informax ICA进行二分类的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成数据
n_samples = 1000
n_features = 10
X = np.random.rand(n_samples, n_features)

# 创建标签
y = np.zeros(n_samples)
y[:n_samples//2] = 1

# 定义激活函数和其导数
def g(x):
    return np.tanh(x)

def g_prime(x):
    return 1 - np.square(np.tanh(x))

# 定义Informax ICA函数
def informax(X, n_components, n_iterations):
    # 初始化权重矩阵
    W = np.random.rand(n_features, n_components)
    
    # 迭代更新权重矩阵
    for i in range(n_iterations):
        XW = np.dot(X, W)
        Y = g(XW)
        dY = g_prime(XW)
        dW = np.dot(X.T, Y*dY) - np.dot(np.sum(dY, axis=0), W)
        W += 0.1 * dW
        
    return W

# 使用Informax ICA函数进行降维和分类
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 执行Informax ICA
W = informax(X, n_components=2, n_iterations=100)

# 将数据投影到ICA分量上
X_ica = np.dot(X, W)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_ica, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(random_state=42).fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Classification accuracy: {accuracy}")

在这个示例中，我们生成了一个包含10个特征的随机数据集，并创建了一个包含1000个样本的二元分类标签。然后我们定义了一个Informax ICA函数，该函数使用反向传播算法迭代更新权重矩阵。我们使用该函数得到权重矩阵，并将数据投影到ICA分量上。最后，我们使用投影后的数据训练逻辑回归分类器，并使用测试集计算分类准确率。