Finish TP3 exo1 for real.
[TP_AA.git] / TP3 / exo1 / tp3_exo1.py
index 73dd307de18e12ea18c25324c03142001c04c12d..02416ba46171c462dde7934537888c37661bdd3f 100755 (executable)
@@ -28,7 +28,7 @@ def generateData2(n):
     Generates a 2D linearly separable dataset with 2n samples.
     The third element of the sample is the label
     """
-    xb = (rand(n) * 2 - 1) / 2 - 0.5
+    xb = (rand(n) * 2 - 1) / 2 + 0.5
     yb = (rand(n) * 2 - 1) / 2
     xr = (rand(n) * 2 - 1) / 2 + 1.5
     yr = (rand(n) * 2 - 1) / 2 - 0.5
@@ -68,10 +68,15 @@ X = complete(X)
 w = perceptron_nobias(X, Y)
 # w is orthogonal to the hyperplan
 # with generateData
+# plot arguments format is pl.plot([x1,x2],[y1,y2])
+# w[0]x + w[1]y = 0, so y = -w[0]x / w[1]
 # pl.plot([-1, 1], [w[0] / w[1], -w[0] / w[1]])
 # with generateData2 and complete
-# FIXME: the hyperplan equation is not correct
-pl.plot([0, -1 / w[1]], [w[0] / w[1] - 1 / w[1], -w[0] / w[1] - 1 / w[1]])
+# w[0]x + w[1]y + w[2] = 0, so y = -(w[0]x + w[2]) / w[1]
+x_start1 = -0.5
+x_start2 = 2.5
+pl.plot([x_start1, x_start2], [-(w[0] * x_start1 + w[2]) /
+                               w[1], -(w[0] * x_start2 + w[2]) / w[1]])
 pl.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, s=training_set_size)
 pl.title(u"Perceptron - hyperplan")
 pl.show()