一、问题描述

        平面上有两摊墨渍，它们的颜色分别是黄色和蓝色，墨渍分类问题就是是根据点的坐标，判断其染上的颜色。从Sklearn的数据库中获取墨渍数据，每条数据是平面上的一个点，特征组（即特征向量）为该点的坐标，标签为该点的颜色，0表示黄色，1表示蓝色。

二、解题步骤

1. 首先生成墨迹

2. 生成训练模型，训练数据

（1）训练模型

（2）调用训练模型，训练数据

（3）训练数据

3. 生成测试数据、测试模型

4. 得出结论

三、完整代码

机器学习GitHub：https://github.com/wanglei18/machine_learning

Perceptron.py
import numpy as np
class Perceptron:
    def fit(self, X, y): #训练
        m, n = X.shape                    # X  m*n矩阵
        w = np.zeros((n, 1))              # w  n*1列向量
        b = 0
        done = False
        while not done:                  #done==True 结束
            done = True
            for i in range(m):
                x = X[i].reshape(1, -1)        # x  1*n行向量
                if y[i] * (x.dot(w) + b) <= 0: #样本(x[i],y[i])位于直线错误一侧
                    w = w + y[i] * x.T         # 更新 w  
                    b = b + y[i]               # 更新 b
                    done = False
        self.w = w    #得到模型的参数 w
        self.b = b    #模型参数 b
    def predict(self, X):     #预测x的标签
        return np.sign(X.dot(self.w) + self.b)  #预测标签 +1或-1
Ink.py
#墨渍数据从Sklearn获取
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from perceptron import Perceptron #感知器类

#生成墨迹
plt.figure(1)
X, y = make_blobs(n_samples= 100, centers=2, n_features=2, cluster_std=0.6, random_state=0)
plt.plot(X[:, 0][y == 1], X [:, 1][y == 1], "bs", ms=3)
plt.plot(X[:, 0][y == 0], X [:, 1][y == 0], "yo", ms=3)
plt.show()

y = 2 * y - 1 #标签  -1或+1
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=5) #训练集、测试集划分

model = Perceptron()                #声明Perceptron实例
model.fit(X_train, y_train)         #训练
w = model.w                         #model 的参数 w
b = model.b                         #model 的参数 b
print('w=', w)
print('b=', b)

#生成训练数据
x0 = np.linspace(-1, 5, 200)         #在[-1,5]均匀取200个点
line = -w[0]/w[1] * x0 - b/w[1]     #分离线 已知w,b，x0，求x1,  w0x0+w1x1+b=0 ,  x1即line

#draw 对训练数据集进行分类，两类分离线
plt.figure(2)
plt.plot(X_train[:, 0][y_train == 1], X_train[:, 1][y_train == 1] + 0.1, "bs", ms=3)
plt.plot(X_train[:, 0][y_train == -1], X_train[:, 1][y_train == -1] - 0.1, "yo", ms=3)
plt.plot(x0, line)
plt.show()

#draw 对测试数据集进行分类，两类分离线
plt.figure(3)
plt.plot(X_test[:, 0][y_test == 1], X_test[:, 1][y_test == 1], "bs", ms=3)    #正例蓝色点
plt.plot(X_test[:, 0][y_test == -1], X_test[:, 1][y_test == -1], "yo", ms=3)  #负例黄色点
plt.plot(x0, line)
plt.show()

y_pred = model.predict(X_test)              #测试
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)   #测试结果的评价 sklearn.metrics.accuracy_score
print("accuracy= {}".format(accuracy))      #输出正确率