【详细】用matlab实现感知功能
【详细】用matlab实现感知功能
因为最近在看朴素的樱桃老师的统计学习，所以学习了使用matlab语言实现感知机的算法。 让我们简单总结一下注意事项。
1 .请注意错误分类点的判断。 如果没有错误分类点，请立即结束迭代循环。 否则，会一直重复。
2 .感知机制作的分类超平面有多个，采用不同的初始值和迭代时选择误分类点的顺序不同，得到的解也不同。
3 .当然，坐代码。
(1) Perceptron.m函数
功能[ w，b]=perceptron(x，y，Maxstep ) ) ) ) ) ) )。
%感知机学习算法
%W是求出权重向量，b是偏差
%X是输入空间，这次是二维，y是输出空间，取[-1，1 ]的值
[n，m]=size(x )； %求解矩阵x的大小
%赋予权重和偏差初始值，指定学习步骤
w=Zeros(m，1 )； %W是m行的列向量
b=0； %设定偏差的初始值为0
mu=0.5； 将%学习步骤设置为0.5，0
for step=1:Maxstep%迭代更新参数值
miss_flag=true； %设置判断是否存在错误分类点的标志位
for i=1:n %
if(y ) I ) (x ) I， (WB ) ) ) )判断0%随机选择的点是否为错误分类点
miss_flag=false； %如果随机选择的点是错误分类点，则将标志位设置为false
基于%梯度下降法更新权重和偏差参数
w=wmu*y(I ) ) x ) I， ) '；
b=bmu*y(I；
结束
结束
如果if miss_flag==true%标志位为true，则错误分类点数为0，算法实现了正确的分类，无需继续迭代更新，摆脱跟踪错误
布雷克
结束
结束
(2) Perceptron_test.m主函数
%算法已实际实现
clc
指定%输入空间
x=[ 3，3； 4、3； 1，1 )；
指定%输出区域
y=[ 1，1，-1]；
n=size(y，2 )； 求出%y的列长度
%绘制特征空间中的实例点
for j=1:n
绘制ify(j )==1%正实例点
plot(x ) j，1 )、x ) j，2 )、' r* ' )；
结束
绘制ify(j )==-1%负实例点
plot(x ) j，1 )、x ) j，2 )、' b* ' )；
结束
hold on %此文件可以根据原始图像绘制新图像。 不追加的话只能看到最后一点
结束
%调用函数更新参数
[W，b]=perceptron(x，y，2000 )；
xlabel=linspace (0，5，500 )；
ylabel=-(w(1)/w )2) *xlabel -b/W(2) 2； 通过将%x(2)视为成因变量，将%x(2)视为自变量，得到算法所描绘超平面
打印(ylabel、ylabel )；
【详细】matlab实现感知机教程
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