线性判别函数分类的实现.docVIP

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2018-04-09 发布于江西
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线性判别函数分类的实现.doc

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线性判别函数分类的实现

实验三线性判决函数分类的实现实验目的：利用线性判决函数实现分类。实验环境： Turboc C 实验要求：对产生的随机数据利用线性判决函数进行分类。实验步骤： 1、随机数据产生，以2个随机点为中心，在设定的圆内随机产生数据打点显示（类间距离大于圆的半径的2倍）； #includestdio.h#includestdlib.h#includegraphics.h#includemath.h#includetime.h #define true 1#define false 0int main(){ int graphdriver=DETECT; int graphmode; initgraph(graphdriver,graphmode,); /*setbkcolor(WHITE);*/ cleardevice(); InitSample(); getch(); closegraph(); return 0; }int InitSample(){ double A,B,C,D,E,F; int i,j,k; int x1,y1; int x,y; int iShuMu=2,iDianShu=60,flagdis=1; float distance; float iJuLi=70.0; float iBanJing,ir=30.0; struct SampleDot { int cx; int cy; int k; int fseek; }cc[30],samplenum[300],zx[2]; srand((unsigned)time(0)); for(i=0;iiShuMu;i++) { flagdis=true; cc[i].cx=rand()%200; cc[i].cy=rand()%200; /*printf(%d%d\n,cc[i].cx,cc[i].cy);*/ for(j=0;ji;j++) { if(cc[i].cx==cc[j].cx cc[i].cy==cc[j].cy) { i--; flagdis=false; break; } distance=(abs((cc[i].cx-cc[j].cx)) *abs((cc[i].cx-cc[j].cx))+abs((cc[i].cy -cc[j].cy))*abs((cc[i].cy-cc[j].cy))); if(distanceiJuLi*iJuLi) { i--; flagdis=false; break; } } if(flagdis==true) /*printf(%d%d\n,cc[i].cx,cc[i].cy);*/ putpixel(cc[i].cx+100,cc[i].cy+100,GREEN); } srand((unsigned)time(0)); for(i=0;iiShuMu;i++) { for(j=0;jiDianShu;j++) { flagdis=true; samplenum[i*iDianShu+j].cx=rand()%60+cc[i].cx-30; samplenum[i*iDianShu+j].cy=rand()%60+cc[i].cy-30; /* printf(%d %d\n,samplenum[i*iDianShu+j].cx+100,samplenum[i*iDianShu+j].cy); */ for(k=0;kj;k++) { if(samplenum[i*iDianShu+j].cx ==samplenum[i*iDianShu+k].cx samplenum[i*iDianShu+j].cy ==samplenum[i*iDianShu+k].cy) j--; flagdis=false; break; } iBanJing=abs(((samplenum[i*iDianShu+j].cx -cc[i].cx))*abs((samplenum[i*iDianShu+j].cx -cc[i].cx))+abs((samplenum[i*iDianShu+j].cy -cc[i].cy))*abs((samplenum[i*iDianShu+j].cy -cc[i].cy))); if(iBanJingir*ir) { if(j==0) flagdis=false; else j--; flagdis=false; continue; } else if(iBanJing=ir*ir) flagdis=tr