Chương 4: KẾT QUẢ VÀ THỰC NGHIỆM
4.1. Xây dựng chương trình kiểm thử:
Trong khóa luận này, chúng tôi viết một chương trình để tính toán và kiểm tra độ chính xác của thuật toán phân loại KANTS, đồng thời cũng viết chương trình cho thuật toán k láng giềng gần nhất để tiện so sánh. Chương trình được viết bằng ngôn ngữ C++ trên nền Microsoft Windows bằng bộ công cụ Visual Studio.
Phần mềm gồm 3 class chính: Cell, Ant và Kants. Mỗi đối tượng Cell là biểu diễn một ô trên lưới. Mỗi đối tượng Ant biểu diễn một con kiến. Kants là một đối tượng gồm một mảng 2 chiều các ô (Cell) và một mảng các con kiến (Ant).
Mỗi ô được xác định bằng một tọa độ (x, y). Mỗi ô được đặc trưng bằng 1 vector trọng số. Số chiều của ô được xác định bằng số chiều của dữ liệu đầu vào. Ngoài ra trong ô còn có biến để xác định class tương ứng và một cờ để xác định đã có con kiến nào trong ô chưa (trường hợp chỉ cho một con kiến trong một ô).
Mỗi con kiến được đặc trưng bởi vector trọng số mà nó mang theo để huấn luyện mạng, vị trí (x, y) chỉ ra tọa độ của ô mà nó đang đứng, class tương ứng với vector trọng số mà nó mang theo.
Ma trận trọng tâm được xác định là ma trận có kích thước bằng với kích thước lưới. Vị trí (x, y) trong ma trận là trọng tâm của vùng có tâm là ô (x, y) trên lưới, được tính bằng trung bình cộng của các vector trọng số. Tham số bán kính tâm được tùy chọn trong chương trình, thông thường bán kính tâm xấp xỉ bán kính một cụm là tối ưu.
Hàm quyết định Decide_where_to_go: Hàm này xác định xem tại mỗi bước lặp, mỗi con kiến sẽ đi đâu. Theo KANTS đã nói ở trên: chương trình sẽ sinh ra một số ngẫu nhiên q, nếu q < q0. Chương trình sẽ chọn một điểm (x, y) trên lưới sao cho khoảng cách Ơ clit vector giữa vector của con kiến với vector trên ma trận trọng tâm (x, y) cho hàm xác xuất nhỏ nhất.
Hàm updateVector: cập nhật các vector xung quanh con kiến theo vector của nó. Hàm centroid_calculate: tính lại ma trận trọng tâm sau mỗi bước lặp.
Hàm vote_cell: gán nhãn cho mỗi ô trên lưới dựa vào khoảng cách Ơ clit Hàm read_patterns: đọc các mẫu vào
Hàm main: trước hết chương trình đọc các tham số vào, đọc file mẫu vào, khởi tạo lưới với các trọng số ngẫu nhiên. Đặt các con kiến ngẫu nhiên trên lưới. Sau đó, tại mỗi bước lặp, chương trình tính ma trận trọng tâm, xác định các bước đi tiếp theo cho mỗi con kiến, cập nhật các môi trường xung quanh, bay hơi mùi đến khi thuật toán đạt điều kiện dừng.
Chương trình cho thuật toán k láng giềng gần nhất đơn giản hơn vì chỉ có hàm đọc dữ liệu vào và hàm vote để tính toán độ chính xác phân lớp.