神经网络(BP网)—鸢尾花分类问题
基于神经网络实现鸢尾花的分类
数据增强：数据增强是一种通过随机变换数据来生成新数据的方法。通过数据 增强，可以在有限的原始数据集上生成更多的训练数据，提高模型的泛化能力
早停法
早停法是一种通过监视训 练过程中验证集上的误差 来控制模型训练的方法。 当验证集上的误差不再显 著下降时，可以提前停止 模型的训练，以避免过拟 合
[ 0,1]或 [
-1,1]的范围内。可以使用sklearn库中的 StandardScaler或MinMaxScaler进行归一化处理
划分训练集和测试集
调整模型参数
神经网络的性能与模型参数的选择密切相关。可以通过调整隐藏层节点数、激活函数、优 化器、学习率等参数来优化模型的性能。在实际应用中，可以使用网格搜索、随机搜索等
划分训练集和测试集
在模型部署后，需要对模型进行监控和维护。监控的内容包括模型的运行状态、性能指标 、错误日志等。通过监控可以及时发现模型的问题并进行调整和优化，确保模型的稳定性 和可靠性。同时，也需要定期对模型进行评估和调整，以适应数据的变化和业务需求的变 化 十二、持续学习与优化
划分训练集和测试集
超参数优化方法来寻找最优的模型参数组合 数据集的大小对神经网络的性能也有很大影响。可以通过增加数据集的大小来提高模型的
泛化能力。在实际应用中，可以使用更多的数据集进行训练，以提高模型的性能 正则化技术可以防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。常用的正则化技术包括L1正则化、
L2正则化、dropout等。在神经网络中，可以使用这些正则化技术来优化模型的性能
划分训练集和测试集
正则化
正则化是一种通过在损失 函数中增加一个额外的项 来惩罚模型的复杂度的方 法。正则化可以控制模型 的复杂度，减少过拟合的 发生
基于多层感知机的鸢尾花分类
基于多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）的鸢尾花分类是一种监督学习方法，用于解决多类别分类问题。
在处理鸢尾花数据集时，MLP能够根据鸢尾花四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）来区分三种不同的鸢尾花品种（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。
以下是使用PyTorch框架实现一个多层感知机进行鸢尾花分类的基本步骤：1.数据准备：o加载鸢尾花数据集（Iris dataset），通常可以从sklearn.datasets 或直接下载CSV文件获取。
o将数据划分为训练集和测试集，如使用train_test_split函数划分。
o数据预处理，将数据归一化或标准化到同一尺度。
2.构建模型：o定义一个神经网络模型，包含输入层、隐藏层和输出层。
例如，输入层的大小应与特征数量相同，输出层的大小应与类别数相同（对于鸢尾花分类是3）。
Pythonimport torch.nn as nnclass IrisMLP(nn.Module):def__init__(self):super(IrisMLP, self).__init__()yer1 = nn.Linear(4, 16) # 输入层到第一隐藏层 self.relu = nn.ReLU()self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)yer2 = nn.Linear(16, 3) # 第一隐藏层到输出层def forward(self, x):x = self.relu(yer1(x))x = self.dropout(x)x = yer2(x)return x3.损失函数与优化器设置：o使用合适的多类别损失函数，如交叉熵损失（CrossEntropyLoss）。
Pythoncriterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)4.训练循环：o遍历训练集样本，执行前向传播得到预测结果，计算损失并反向传播更新权重。
《人工神经网络：模型、算法及应用》习题参考答案
习题2.1什么是感知机？感知机的基本结构是什么样的？解答：感知机是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的一种人工神经网络。
它可以被视为一种最简单形式的前馈人工神经网络，是一种二元线性分类器。
感知机结构：2.2单层感知机与多层感知机之间的差异是什么？请举例说明。
解答：单层感知机与多层感知机的区别：1. 单层感知机只有输入层和输出层，多层感知机在输入与输出层之间还有若干隐藏层；2. 单层感知机只能解决线性可分问题，多层感知机还可以解决非线性可分问题。
2.3证明定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交.解答：首先给出凸壳与线性可分的定义凸壳定义1：设集合S⊂R n，是由R n中的k个点所组成的集合，即S={x1,x2,⋯,x k}。
定义S的凸壳为conv(S)为：conv(S)={x=∑λi x iki=1|∑λi=1,λi≥0,i=1,2,⋯,k ki=1}线性可分定义2：给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x n,y n)}其中x i∈X=R n , y i∈Y={+1,−1} , i=1,2,⋯,n ,如果存在在某个超平面S：w∙x+b=0能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对所有的正例点即y i=+1的实例i，有w∙x+b>0，对所有负实例点即y i=−1的实例i，有w∙x+b<0，则称数据集T为线性可分数据集；否则，称数据集T线性不可分。
必要性：线性可分→凸壳不相交设数据集T中的正例点集为S+，S+的凸壳为conv(S+)，负实例点集为S−，S−的凸壳为conv(S−)，若T是线性可分的，则存在一个超平面：w ∙x +b =0能够将S +和S −完全分离。
假设对于所有的正例点x i ，有：w ∙x i +b =εi易知εi >0，i =1，2，⋯，|S +|。
使用鸢尾花（iris）数据集训练BP神经网络
使⽤鸢尾花（iris）数据集训练BP神经⽹络数据集介绍鸢尾花数据集⼀共有150个样本，分为3个类别，每个样本有4个特征，将数据集分为两组，⼀组作为训练集，另⼀组作为测试集，其中，测试集和训练集样本数均是75个。
为了便于训练，我们将鸢尾花的三种类别数分别设为1、2、3。
数据集下载路径链接：https:///s/1kCqUeadoFk2_6smcDmdSNQ提取码：gths解题思路我们使⽤这些数据训练⼀个4输⼊（分别对应4个特征）和3输出（分别对应该样本属于某⼀品种的可能性⼤⼩）的前向⽹络。
程序源码% 鸢尾花(iris)数据集训练BP神经⽹络% Author: Mr.King% Email: 183********@% Step1：读取数据。
采⽤textread函数读取⽂本数据[f1, f2, f3, f4, class] = textread('trainData.txt','%f%f%f%f%f',75);% Step2：特征值归⼀化。
将数据映射⾄区间[0,1]或者[-1,-1][input, minI, maxI] = premnmx( [f1, f2, f3, f4 ]');% Step3：构造输出矩阵。
⽤于对训练数据的⽬标输出结果进⾏存储s = length(class);output = zeros(s, 3);for i = 1:soutput(i,class(i)) = 1;end% Step4：创建神经⽹络。
利⽤matlab⾃带函数newff实现神经⽹络的创建，第⼀层10个神经元，第⼆层3个神经元，其中第⼀层传递函数为logsig，输出层的传递函数为linear，% minmax()函数获取数组中每⼀⾏的最⼩值和最⼤值，即s⾏2列，⽤于表⽰输⼊向量的每个元素的范围从min到maxnet = newff(minmax(input),[103],{ 'logsig''purelin' },'traingdx');% Step5：设置训练参数。
knn算法实现鸢尾花的分类原理
K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而直观的机器学习算法，用于分类和回归。
下面是KNN算法在鸢尾花分类问题中的基本原理和实现步骤：KNN 算法原理：
1.数据准备：收集带有标签的训练数据，这些数据包括输入特征和对应的标
签（类别）。
2.选择 K 值：确定要使用的邻居数量 K。
K值的选择可能会影响分类的准确
性，一般通过交叉验证等方式来确定。
3.计算距离：对于给定的未标记样本，计算它与训练集中所有样本的距离。
常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
4.排序：将距离按升序排列，选择前 K 个距离最近的训练样本。
5.投票：统计 K 个最近邻居中每个类别的数量，选择数量最多的类别作为未
标记样本的预测类别。
鸢尾花分类问题的实现：
下面是使用Python和scikit-learn库实现鸢尾花分类的简单示例：
在这个示例中，我们首先加载鸢尾花数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。
接着，我们创建一个KNN分类器，使用训练集训练模型，并在测试集上进行预测。
最后，计算模型的准确性。
这是一个简单的KNN分类器的实现，可以在更复杂的
数据集和应用中进行进一步的调整和优化。
鸢尾花分类所用的算法
鸢尾花分类所用的算法
鸢尾花分类是机器学习领域中一个经典的问题，常用的算法包括K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和神经网络等。
K近邻算法是一种基于实例的学习方法，它根据新样本与已知样本的距离来进行分类，选择距离最近的K个样本进行投票决定分类结果。
支持向量机是一种监督学习算法，它通过将数据映射到高维空间，找到一个最优的超平面来进行分类。
决策树是一种树形结构的分类器，通过一系列的规则对数据进行划分，最终得到分类结果。
随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，通过对多个决策树的结果进行投票来进行分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，通过计算样本属于每个类别的概率来进行分类。
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的算法，通过多层神经元的连接和权重调整来进行分类。
这些算法在鸢尾花分类问题中都有较好的表现，选择合适的算法取决于数据集的特征、样本量、计算资源和准确度要求等因素。
同时，也可以通过交叉验证等方法来评估不同算法的性能，以选择最适合的算法进行鸢尾花分类。
《大数据基础》基于简单神经网络的鸢尾花分类预测与分析
《大数据基础》基于简单神经网络的鸢尾花分类预测与分析一、选题的目的及要求选题（5）;尝试使用简单神经网络模型对鸢尾花数据集进行分类预测，对模型的设计、训练和预测结果进行综合分析。
选题的目的是通过使用简单神经网络模型对鸢尾花数据集进行分类预测，并对模型的设计、训练和预测结果进行综合分析。
以下是选题的要求：1、目的：了解和应用简单神经网络模型对实际数据集的分类预测能力。
2、数据集：使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset），该数据集包含了150个样本，分为3个不同种类的鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica），每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。
3、模型设计：采用简单神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，选择合适的激活函数、损失函数和优化算法。
4、模型训练：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并通过验证集进行模型优化调整。
5、模型预测与评估：使用测试集进行分类预测，并使用准确率等评估指标对模型进行评估。
6、结果分析：对模型的设计、训练和预测结果进行综合分析，包括模型表现、特征重要性、潜在的改进空间等方面。
总之，本选题旨在通过实际案例，深入了解简单神经网络模型的分类预测能力，在分析模型性能的基础上，提供对模型改进和应用的思考和建议。
二、设计思路1、数据准备：下载鸢尾花数据集（Iris dataset）并加载到程序中。
对数据集进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征标准化等。
2、简单神经网络模型设计：确定输入层的维度，即特征的数量。
设计隐藏层的数量和神经元个数，可以根据经验或者进行调优。
确定输出层的维度，即鸢尾花类别的数量。
选择适当的激活函数、损失函数和优化算法，如ReLU激活函数、交叉熵损失函数和梯度下降优化算法。
3、数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，一般可以采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
tensorflow karas 鸢尾花的分类-概念解析以及定义
tensorflow karas 鸢尾花的分类-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分将介绍本篇文章的主题和背景信息。
本文正是基于TensorFlow和Keras两个流行的深度学习框架，针对鸢尾花分类问题展开研究和实验。
深度学习已经在各个领域取得了巨大的成功，它是模仿人脑结构和工作原理，通过大量的神经网络层进行学习和推理的一种人工智能方法。
TensorFlow和Keras作为深度学习的两个重要工具，分别提供了高效的张量计算框架和简易的深度学习接口。
鸢尾花数据集是分类问题中的经典案例，也是深度学习入门者常用的练习数据集。
该数据集包含了150个样本，涵盖了鸢尾花的三个不同种类：山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。
通过测量花朵的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度），我们的目标是根据这些特征对鸢尾花进行准确地分类。
本文将介绍如何利用TensorFlow和Keras进行鸢尾花的分类任务，具体包括数据准备、模型构建、模型训练和性能评估等。
同时，本文还会比较TensorFlow和Keras在解决鸢尾花分类问题上的优劣，分析它们在使用过程中的不同特点和适用场景。
最后，我们还会探讨鸢尾花分类问题的应用前景，展望深度学习在生物学、农业和生态研究等领域的潜在应用价值。
通过本文的介绍和实验，读者将能够了解TensorFlow和Keras的基本概念和使用方法，并且具备在鸢尾花分类问题上应用这两个工具进行深度学习的能力。
本文的目的是帮助读者快速入门深度学习，并为深度学习在实际问题中的应用提供一个实例。
最后，希望本文的内容和实验结果能对读者深入理解深度学习的过程和原理，同时为其他相关研究提供一个参考和借鉴。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构是指整篇文章的组织形式和各个部分之间的关系。
一个清晰的文章结构可以帮助读者更好地理解和掌握文章的内容。
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感知器网络
� 感知器的结构
感知器网络简化结构图
r
加权输入： ni = ∑ wij p j + bi
j =1
输出：
2013-4-24
ai = f ( ni )
4/20
感知器网络
� 感知器的学习
——有教师的学习
有教师学习算法将一组训练集 送入网络，根据网络的实际 输出与期望输出间的差别来调整连接权。 有导师学习算法的主要步骤包括： 1） 从样本集合中取一个样本（Ai，Bi）； 2） 计算网络的实际输出O； 3） 求D=Bi-O； 4） 根据D调整权值W和阈值b； 5） 对每个样本重复上述过程，直到对整个样本集来说，误 差不超过规定范围。
用BP网实现鸢尾花分类问题
%读取训练数据 [f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %特征值归一化 [input,PS] = mapminmax( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ; %构造输出矩阵 s = length(class) ; output = zeros( s , 3 ) ; for i = 1 : s output( i , class( i ) ) = 1 ; end %创建神经网络 net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ; %设置训练参数 net.trainparam.show = 50 ;% 显示中间结果的周期 net.trainparam.epochs = 500 ;%最大迭代次数 net.trainparam.goal = 0.01 ; %神经网络训练的目标误差 net.trainParam.lr = 0.01 ; %学习率
华南师范大学计算机学院 – 神经网络
鸢尾花分类BP网实现
作者：杨劲松
2013-4-24
鸢尾花分类BP网实现
� 问题描述 � 感知器网络 � BP网 � 用BP网实现鸢尾花分类问题
2013-4-24
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问题描述
� 鸢尾花分类问题
有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现 需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花 萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。
—每层的神经元数 —每层使用的转移函数 —使用的训练函数
2013-4-24
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用BP网实现鸢尾花分类问题
� matlab提供newff函数用于创建一个 BP网络
每层使用转移函数 每组输入向量的最大和最小值
net = newff(PR,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)
每层神经元的个数 训练函数
BP网
� BP网——反向传播网络（ back propagation network ）
—单层感知器网络只有一层神经元，简单，处理线性问题
—BP网络有多层神经元，复杂，非线性问题 � BP网结构
x1 x2 … xn 输入层
2013-4-24
W(1)
W(2)
W(3)
W(L)
o1 o2 … … … 隐藏层 … … 输出层
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用BP网实现鸢尾花分类问题
� 训练样本
—读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
—训练神经网络
net = train( net, input , output' ) ;
2013-4-24
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用BP网实现鸢尾花分类问题
� 检验网络
—读取测试数据
[t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
—模拟神经网络
Y = sim( n3-4-24
13/20
2013-4-24
14/20
用BP网实现鸢尾花分类问题
%开始训练 net = train( net, input , output' ) ; %读取测试数据 [t1 t2 t3 t4 c] = textread('testData.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %测试数据归一化 testInput = mapminmax ( [t1,t2,t3,t4]') ; %仿真 Y = sim( net , testInput ); %统计识别正确率 [s1 , s2] = size( Y ) ; hitNum = 0 ; for i = 1 : s2 [m , Index] = max( Y( : , i ) ) ; if( Index == c(i) ) hitNum = hitNum + 1 ; end end sprintf(' 识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 )
� Fisher's Iris Data Sepal
length 5.1 7.0 6.3
2013-4-24
Sepal width Petal length Petal width Species 3.5 1.4 0.2 setosa 3.2 4.7 1.4 versicolor 3.3 6.0 2.5 virginica
2013-4-24 5/20
感知器网络
� 感知器的学习
——有教师的学习（δ规则）
目标输出
e =t−a
——训练目的：t-> a
实际输出
• 当e=0时，得到最优网络权值和阈值 • 当e>0时，实际输出小于目标输出，应增加网络权值和阈值 • 当e<0时，实际输出大于目标输出，应减少网络权值和阈值
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示例： • BLF - 权值和阈值学习函数，默认为'learngdm'. net minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , • = PFnewff( - 网络性能函数，默认为 'mse'. 'traingdx' ); • IPF - 行输入处理单元矩阵 • OPF - 行输出处理单元矩阵 • DDF - 数据分割函数，默认为'dividerand';
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用BP网实现鸢尾花分类问题 � 训练后的测试样本输出（隐层:100,输出层:3）
2013-4-24
输出图示 (识别率是 94.667%)
18/20
用BP网实现鸢尾花分类问题
� 一个隐层（隐层:100,输出 层:3） � 两个隐层（隐层:20,20, 输出层:3）
输出图示 (识别率是 93.333%)
2013-4-24
15/20
用BP网实现鸢尾花分类问题 � 网络未经训练时的输出（隐层:100,输出层:3）
2013-4-24
输出图示 (识别率是 8.000%)
16/20
用BP网实现鸢尾花分类问题 � 训练后的训练样本输出（隐层:100,输出层:3）
2013-4-24
输出图示 (识别率是 100.000%)
2013-4-24
输出图示 (识别率是 96.000%)
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用BP网实现鸢尾花分类问题
� 一个隐层（隐层:100,输出 层:3） � 两个隐层（隐层:20,20, 输出层:3）
输出图示 (识别率是 96.000%)
2013-4-24
输出图示 (识别率是 96.000%)
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… om
BP网
� BP网结构
2013-4-24
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用BP网实现鸢尾花分类问题
� 要做的工作： a) 建立一个BP网络 b) 使用样本训练这个网络 c) 使用新的数据集模拟这个网络
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用BP网实现鸢尾花分类问题
� 要做的工作： a) 建立一个 BP网络 —网络层数