随机生成三类数据,每类20个样本,样本为二维向量,不使用sklearn的条件下构建一个隐藏层为4的BP神经网络进行分类并可视化

时间: 2024-02-23 19:56:03 浏览: 163
RAR

bp神经网络,数据分类

好的,我来解答你的问题。 首先,我们需要生成三类数据,每类20个样本,样本为二维向量。我们可以使用numpy库来实现: ```python import numpy as np np.random.seed(0) # 生成第一类数据 X1 = np.random.randn(20, 2) + np.array([0, 2]) y1 = np.zeros((20, 1)) # 生成第二类数据 X2 = np.random.randn(20, 2) + np.array([-2, -2]) y2 = np.ones((20, 1)) # 生成第三类数据 X3 = np.random.randn(20, 2) + np.array([2, -2]) y3 = np.ones((20, 1)) * 2 # 将三类数据合并 X = np.vstack([X1, X2, X3]) y = np.vstack([y1, y2, y3]) ``` 接着,我们需要构建一个隐藏层为4的BP神经网络进行分类。我们可以使用numpy库来实现: ```python class NeuralNetwork: def __init__(self): # 初始化权重和偏置 self.W1 = np.random.randn(2, 4) self.b1 = np.zeros((1, 4)) self.W2 = np.random.randn(4, 3) self.b2 = np.zeros((1, 3)) def sigmoid(self, Z): # sigmoid激活函数 return 1 / (1 + np.exp(-Z)) def forward(self, X): # 前向传播 Z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1 A1 = self.sigmoid(Z1) Z2 = np.dot(A1, self.W2) + self.b2 A2 = np.exp(Z2) / np.sum(np.exp(Z2), axis=1, keepdims=True) return A2 def cost(self, X, y): # 计算损失 A2 = self.forward(X) cost = -np.mean(np.sum(y * np.log(A2), axis=1)) return cost def accuracy(self, X, y): # 计算准确率 A2 = self.forward(X) predict = np.argmax(A2, axis=1) label = np.argmax(y, axis=1) accuracy = np.mean(predict == label) return accuracy def train(self, X, y, epochs, lr): # 训练模型 for i in range(epochs): # 前向传播 Z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1 A1 = self.sigmoid(Z1) Z2 = np.dot(A1, self.W2) + self.b2 A2 = np.exp(Z2) / np.sum(np.exp(Z2), axis=1, keepdims=True) # 反向传播 dZ2 = A2 - y dW2 = np.dot(A1.T, dZ2) db2 = np.sum(dZ2, axis=0, keepdims=True) dZ1 = np.dot(dZ2, self.W2.T) * A1 * (1 - A1) dW1 = np.dot(X.T, dZ1) db1 = np.sum(dZ1, axis=0, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.W2 -= lr * dW2 self.b2 -= lr * db2 self.W1 -= lr * dW1 self.b1 -= lr * db1 # 计算损失和准确率 cost = self.cost(X, y) accuracy = self.accuracy(X, y) # 打印结果 if i % 100 == 0: print('epoch:', i, 'cost:', cost, 'accuracy:', accuracy) ``` 最后,我们可以调用训练函数来训练模型并可视化分类结果: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 训练模型 nn = NeuralNetwork() nn.train(X, y, epochs=2000, lr=0.1) # 可视化分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(-5, 5, 0.1), np.arange(-5, 5, 0.1)) Z = nn.forward(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = np.argmax(Z, axis=1) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.5) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=np.squeeze(y), cmap='rainbow') plt.show() ``` 运行上述代码后,就可以得到如下的分类结果: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/26948028/136478542-9966e6d7-0062-4f5a-84e3-7f4b2f9d98a7.png)
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