Question

什么是H-K算法?没有给出一个很合理的答案啦

Answer 1

.其实HK算法思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量.

他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程.

2.在程序编制过程中,我所受的最大困扰是：关于收敛条件的判决.

对于误差矢量：e=x*w-b

若e>0 则继续迭代

若e=0 则停止迭代,得到权矢量

若e〈0 则停止迭代,样本是非线性可分得,

若e有的分量大于0,有的分量小于0 ,则在各分量都变成零,或者停止由负值转变成正值时,停机.

3.在程序编制中的注意点：

1）关于0的判断,由于计算机的精度原因,严格等于零是很不容易的,而且在很多情况下也没有必要,则只要在0的一个可以接受的delta域内就可接受为零

2）关于判断,迭代前后,变量是否发生变化

在判断时,显然也不能直接判断a(i)==a(i+1)

而应该|a(i)-a(i+1)|〈err

4.HK详细代码如下：

unction [w,flag]=HK(data)

Iteration=20;

flag=0;

% [n,p]=size(data);

n=size(data,1);

b=ones(n,1)./10;

c=0.6;

xx=inv(data'*data)*data';

w=xx*b;

e=data*w-b;

t=0;

while (1)

temp=min(e);

temp1=max(e);

if temp>-1e-4 && temp1e-3

deltab=e+abs(e);

b=b+c.*deltab;

w=w+c.*xx*deltab;

e=data*w-b;

else

if temp>=0 && temp1