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example_perceptron_kernel_gaussian_circle.cpp
1 
81 #include <iostream>
82 #include <Pds/Ra>
83 #include <Pds/Ml>
84 
85 
86 int main(void)
87 {
89  Pds::Vector Yp;
90  Pds::Matrix F;
91  Pds::IterationConf Conf;
92  double Sigma=0.3;
93 
94  // Generating data
95  unsigned int L=200;
96  Pds::Matrix X;
97  Pds::Vector Y;
98  Pds::Matrix G;
100 
101  // Create Perceptron
102  G=X;
103  F=Pds::Kernel::Gaussian(X,G,Sigma);
104  Conf.SetMaxIter(10000);
105  Pds::Perceptron Neurona(Conf,F,Y);
106  Neurona.Print("\nNeurona:\n");
107 
108  // Evaluate training data
109  Yp=Neurona.Evaluate(F);
110 
111  // Metrics of training
112  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Calculate(0.5,Yp,Y);
113  Metrics.Print("\n");
114 
115  // Evaluate testing data
116  Pds::DataSet::Classification::LoadDataCircle(L,X,Y); // Load new data
117  F=Pds::Kernel::Gaussian(X,G,Sigma);
118  Yp=Neurona.Evaluate(F);
119 
120  // Metrics testing
121  Metrics = Pds::ClassificationMetrics::Calculate(Metrics.Threshold,Yp,Y);
122  Metrics.Print("\n");
123  return 0;
124 }
La clase tipo Pds::ClassificationMetrics . Esta clase genera un bloque de datos para analizar curvas ...
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
La clase tipo Pds::Perceptron . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
Definition: Perceptron.hpp:63
static Pds::ClassificationMetrics Calculate(double Threshold, const Pds::Vector &Ypredict, const Pds::Vector &Yactual)
Crea un objeto de tipo Pds::ClassificationMetrics.
void Print(std::string str="")
Imprime en pantalla los datos de la estructura tipo Pds::ClassificationMetrics.
bool SetMaxIter(unsigned int MaxIter)
Coloca el valor MaxIter.
void LoadDataCircle(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y)
Clasificacion de datos separados por una curva.
Pds::Matrix Gaussian(const Pds::Matrix &X, const Pds::Matrix &G, double Sigma=1.0)
Crea una nueva matriz de "features" kernelizando de forma gaussiana.

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