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?? classification.cpp

?? 此程序詳細的列出模式識別中的最基本的一些方法,是初學模式識別的人很好的教材,全部用C++實現
?? CPP
?? 第 1 頁 / 共 2 頁
字號:
	//權值初值為0
	for(n=0;n<10;n++)
		for(i=0;i<26;i++)
			w[n][i]=0;
	do
	{
		flag=true;
		for(n=0;n<10;n++)
		{
			for(i=0;i<40;i++)//for(i=0;i<pattern[n].number;i++)
			{
				//取已知樣品
				for(j=0;j<25;j++)
					x[j]=pattern[n].feature[i][j];
				x[25]=1;//最后一位置1
				//計算結果權矢量
				for(j=0;j<10;j++)
					d[j]=0;
				for(j=0;j<10;j++)
					for(k=0;k<26;k++)
						d[j]+=w[j][k]*x[k];
				bool f=true;
				//判斷d[n]是否為最大值
				for(j=0;j<10;j++)
				{
					if(j!=n)
						f&=(d[n]>d[j])?true:false;
				}

				if(f)//若d[n]為最大值
					flag&=true;//通過檢驗
				else//否則,未通過檢驗需要修正權值
				{
					for(j=0;j<10;j++)
					{
						for(k=0;k<26;k++)
						{
							if(j==n)
								w[j][k]+=x[k];
							else if(d[j]>d[n])
								w[j][k]-=x[k];
							else;
						}
					}
					flag&=false;
				}
			}
		}
		if(++c>2000)break;
	}while(!flag);//到此為止得到線性判別函數權矢量

	double num[26];//未知樣品
	for(i=0;i<25;i++)
		num[i]=testsample[i];
	num[25]=1;//末位置1
	for(n=0;n<10;n++)//計算判別函數
	{
		hx[n]=0;
		for(i=0;i<26;i++)
			hx[n]+=w[n][i]*num[i];
	}

	double maxval=hx[0];
	int number=0;
	for(n=1;n<10;n++)//取判別函數最大值
	{
		if(hx[n]>maxval)
		{
			maxval=hx[n];
			number=n;
		}
	}
	return number;
}

/******************************************************************
*   函數名稱:LMSE()
*   函數類型:int 
*   函數功能:LMSE算法 ,返回手寫數字的類別
******************************************************************/
int Classification::LMSE()
{
	double w[10][26];//權值
	double d[10];//迭代計算結果權矢量
	double x[26];//增1樣品
	bool flag;
	int n,i,j,k;

	//權值初值為0
	for(n=0;n<10;n++)
		for(i=0;i<26;i++)
			w[n][i]=0;
	int c=0,cc=1;
	do
	{
		flag=true;
		for(n=0;n<10;n++)
		{
				for(i=0;i<40;i++)//for(i=0;i<pattern[n].number;i++)
			{
				//取已知樣品
				for(j=0;j<25;j++)
					x[j]=pattern[n].feature[i][j];
				x[25]=1;//末位置1
				//計算結果權矢量
				for(j=0;j<10;j++)
					d[j]=0;
				for(j=0;j<10;j++)
					for(k=0;k<26;k++)
						d[j]+=w[j][k]*x[k];
				bool f=true;
				//d[n]是否最大值?
				for(j=0;j<10;j++)
				{
					if(j!=n)
						f&=(d[n]>d[j])?true:false;
				}

				if(f)//若d[n]為最大值
					flag&=true;
				else
					flag&=false;

				for(j=0;j<10;j++)//改變權值,10個
				{
					double rX;
					if(j==n)//是當前類別
						rX=1.0;//r[X(k)]=1
					else
						rX=0.0;//r[X(k)]=0
					
					for(k=0;k<26;k++)
					{
						w[j][k]+=x[k]*(rX-d[j])/cc;
					}
				}
				++cc;
			}
		}
		if(++c>2000)break;
	}while(!flag);//到此為止得到線性判別函數權矢量
	
	double hx[10];
	double num[26];
	//取未知樣品
	for(i=0;i<25;i++)
		num[i]=testsample[i];
	num[25]=1;//末位置1
	//計算判別函數
	for(n=0;n<10;n++)
	{
		hx[n]=0;
		for(i=0;i<26;i++)
			hx[n]+=w[n][i]*num[i];
	}
	//判別函數最大值
	double maxval=hx[0];
	int number=0;
	for(n=1;n<10;n++)
	{
		if(hx[n]>maxval)
		{
			maxval=hx[n];
			number=n;
		}
	}
	return number;
}

/******************************************************************
*   函數名稱:Zengliangjiaozheng()
*   函數類型:int 
*   函數功能:增量校正算法 ,返回手寫數字的類別
******************************************************************/
int Classification::Zengliangjiaozheng()
{
	double w[10][26];//權值
	double d[10];//迭代計算結果權矢量
	double x[26];//增1樣品
	bool flag;
	int n,i,j,k;

	//權值初值為0
	for(n=0;n<10;n++)
		for(i=0;i<26;i++)
			w[n][i]=0;
	int c=0,cc=1;
	do
	{
		flag=true;
		for(n=0;n<10;n++)
		{
			for(i=0;i<10;i++)//	for(i=0;i<pattern[n].number;i++)
			{
				//取已知樣品
				for(j=0;j<25;j++)
					x[j]=pattern[n].feature[i][j];
				x[25]=1;//末位置1
				//計算結果權矢量
				for(j=0;j<10;j++)
					d[j]=0;
				for(j=0;j<10;j++)
					for(k=0;k<26;k++)
						d[j]+=w[j][k]*x[k];
				bool f=true;
				//d[n]是否最大值?
				for(j=0;j<10;j++)
				{
					if(j!=n)
						f&=(d[n]>d[j])?true:false;
				}

				if(f)//若d[n]為最大值
					flag&=true;
				else//否則
					flag&=false;

				for(j=0;j<10;j++)
				{
					double rX;
					if(j==n)//是當前類別
						rX=1.0;//r[X(k)]=1
					else
						rX=0.0;//r[X(k)]=0

					if(d[j]<rX)//W(k)X(k)<r[X(k)]
					{
						for(k=0;k<26;k++)
							w[j][k]+=x[k]/cc;
					}
					else//W(k)X(k)≥r[X(k)]
					{
						for(k=0;k<26;k++)
							w[j][k]-=x[k]/cc;
					}
				}
				++cc;
			}
		}
		if(++c>2000)break;
	}while(!flag);//到此為止得到線性判別函數權矢量
	
	double hx[10];
	double num[26];
	//取未知樣品
	for(i=0;i<25;i++)
		num[i]=testsample[i];
	num[25]=1;//末位置1
	//求判別函數
	for(n=0;n<10;n++)
	{
		hx[n]=0;
		for(i=0;i<26;i++)
			hx[n]+=w[n][i]*num[i];
	}
	//判別函數最大值
	double maxval=hx[0];
	int number=0;
	for(n=1;n<10;n++)
	{
		if(hx[n]>maxval)
		{
			maxval=hx[n];
			number=n;
		}
	}
	return number;
}

/******************************************************************
*   函數名稱:ifClassified(int Class0,int Class1)
*   函數類型:CString
*   參數說明:int Class0,int Class1:要驗證的兩個類別
*   函數功能:用LMSE方法驗證兩類的可分性,返回每次迭代的權值
******************************************************************/
CString Classification::ifClassified(int Class0,int Class1)
{
	double X[60][26];//增1樣品矩陣
	double Xsharp[26][60];//X的規范逆矩陣X#
	double w[26];//權值向量
	double Xw[60];//X*W
	double b[60];//向量
	double e[60];//向量
	bool flag;
	int c=1;//迭代次數
	CString str;
	CString s;
	CStdioFile cf;//文件
	int i,j;
	
	//增1樣品矩陣的前30個取Class0的樣品
	for(i=0;i<30;i++)
	{
		for(j=0;j<25;j++)
		{
			X[i][j]=pattern[Class0].feature[i][j];
		}
		X[i][25]=1;//最后一位取1
	}
	//增1樣品矩陣的后30個取Class1的樣品(取負)
	for(i=30;i<59;i++)
	{
		for(j=0;j<25;j++)
		{
			X[i][j]=-pattern[Class1].feature[i-30][j];
		}
		X[i][25]=-1;
	}
	//求X的規范逆矩陣X#
	guifanni(X,Xsharp);
	//b賦初值,b(1)={1,1,1,...,1}
	for(i=0;i<40;i++)
		b[i]=1;
	do
	{
		s.Format("第%d次迭代:										",c);
		str.Insert(str.GetLength(),s);
		brmul(Xsharp,b,w);//w=x#*b
		brmul(X,w,Xw);//x*w
		flag=true;
		for(i=0;i<40;i++)
		{
			e[i]=Xw[i]-b[i];
			flag&=e[i]<0?true:false;//e的分量是否全負?
			s.Format("%d,\t",e[i]);
			str.Insert(str.GetLength(),s);
		}
		if(!flag)//e的分量不是全負,調整b
		{
			for(i=0;i<40;i++)
				b[i]+=2*e[i];
		}
		if(++c>300) break;//迭代超過300次,退出。
	}while(!flag);
	//存入文件“lmse.txt”
	if(cf.Open("lmse.txt",CFile::modeCreate|CFile::modeWrite))
	{
		cf.WriteString(str);
		cf.Close();
	}
	return str;	
}


/******************************************************************
*   函數名稱:Shihanshu()
*   函數類型:int 
*   函數功能:勢函數分類法 ,返回手寫數字的類別
******************************************************************/
int Classification::Shihanshu()
{
	int r[10][2000];//系數
	int x[2000][2];//樣品
	double hx[10];//判別函數
	int i,j,k,n,c=0;

	for(k=0;k<10;k++)//循環10次
	{
		for(n=0;n<10;n++)//10個類別
		{
			for(i=0;i<20;i++)//每類取20個樣品
			{
				if(c==0)
				{
					for(j=0;j<10;j++)
						r[j][0]=1;
				}
				else
				{
					for(j=0;j<10;j++)
					{
						double t=0.0;
						for(int l=0;l<c;l++)
							t+=r[j][l]*K(pattern[n].feature[i],pattern[x[l][0]].feature[x[l][1]]);
						hx[j]=t;
					}
					for(j=0;j<10;j++)
					{
						if(j==n)
						{
							if(hx[j]>0)//分類正確
								r[n][c]=0;
							else//分類錯誤
								r[n][c]=1;
						}
						else
						{
							if(hx[j]<0)//分類正確
								r[n][c]=0;
							else//分類錯誤
								r[n][c]=-1;
						}
					}
				}
				x[c][0]=n;
				x[c][1]=i;	
				c++;
			}
		}
	}

	for(j=0;j<10;j++)
	{
		double t=0.0;
		for(int l=0;l<200;l++)
			t+=r[j][l]*K(testsample,pattern[x[l][0]].feature[x[l][1]]);
		hx[j]=t;
	}
	
	double maxval=hx[0];
	int number=0;
	for(n=1;n<10;n++)
	{
		if(hx[n]>maxval)
		{
			maxval=hx[n];
			number=n;
		}
	}
	return number;	
}

/****************************************************************
*   函數名稱:K(double X[], double Xk[])
*   函數類型:double 
*   參數說明:X[], Xk[]:兩個樣品的特征
*   函數功能:計算兩個樣品的勢函數 ,返回兩各樣品的勢函數函數值。
****************************************************************/
double Classification::K(double X[], double Xk[])
{
	double d=0.0;
	for(int i=0;i<25;i++)
		d+=(X[i]-Xk[i])*(X[i]-Xk[i]);
	return exp(-d);
}

/****************************************************************
*   函數名稱:pipei(double s1[], double s2[])
*   函數類型:double 
*   參數說明:double s1[], double s2[]:兩個樣品的特征
*   函數功能:計算兩個樣品的匹配程度 ,返回兩各樣品的的匹配程度。
****************************************************************/
double Classification::pipei(double s1[], double s2[])
{
	double count=0.0;
	for(int i=0;i<25;i++)
	{
		count+=(s1[i]-s2[i])*(s1[i]-s2[i]);
	}
	return count;
}

?? 快捷鍵說明

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