利用神经网络识别螺旋状数据集,画出学习之后的分类结果图python程序
时间: 2023-10-09 21:12:10 浏览: 69
好的,我来为你解答这个问题。
首先,我们需要生成一个螺旋状的数据集。可以使用下面的代码生成:
```python
import numpy as np
def generate_data(n_samples=1000):
np.random.seed(0)
t = 2 * np.pi * np.random.rand(n_samples)
x = np.zeros((n_samples, 2))
x[:, 0] = np.sin(t)
x[:, 1] = np.cos(t)
y = np.zeros(n_samples)
y[:n_samples // 2] = 0
y[n_samples // 2:] = 1
return x, y
```
然后,我们需要使用神经网络对数据集进行分类。这里我们使用Keras库来实现神经网络。下面是代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 生成数据
x, y = generate_data()
# 定义模型
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(2,)),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=50, batch_size=32)
# 画出分类结果图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=model.predict(x), cmap='coolwarm')
plt.axis('equal')
plt.show()
```
这段代码中,我们使用了一个包含两个隐藏层的全连接神经网络,并使用sigmoid函数作为输出层的激活函数。最后,我们使用matplotlib库画出了分类结果图。
希望这个回答能够帮到你!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)