simple perceptron and graph sample using R

perceptron.graph.R

#パラメタ
x <- matrix(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 7, 1, 5, 4, 2), 6, 2) #素性ベクトル
l <- c(-1, 1, -1, 1, 1, -1) #ラベル
w <- c(0, 0) #重みベクトル
r <- 0.5 #学習係数

#重みベクトルの更新メソッド
update <- function(x, l, w) {
  if (sign(x %*% w) == sign(l)) {
    return(w)
  }
  return(w+r*x*l)
}

#判別もとデータのプロット
plot(cbind(x[c(2, 4, 5), 2], rep(0, 3)), col="red", xlim=c(-10, 10), ylim=c(-10,10), xlab="x", ylab="y")
par(new=T)
plot(cbind(x[c(1, 3, 6), 2], rep(0, 3)), col="blue", xlim=c(-10, 10), ylim=c(-10,10), xlab="x", ylab="y")

#全データで重みベクトルが更新されなくなるまで繰り返す
c <- 0 
while (c < nrow(x)) {
  for (i in 1:nrow(x)) {
    tmp <- update(x[i,], l[i], w)
    if (all(tmp == w)) {
      c <- c+1
    } else {
      #重みベクトルと判別直線の更新
      w <- tmp
      c <- 0
      curve(w[2]*x+w[1], -10, 10, add=T, col="lightgray")
      Sys.sleep(1)
    }
    print(w)
  }
}
curve(w[2]*x+w[1], -10, 10, add=T, col="black")