matlab-感知器法计算线性判别函数

最新推荐文章于 2021-11-18 14:43:44 发布

qiulanz

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分类专栏： matlab 模式识别文章标签： matlab 模式识别感知器判别函数代码

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本文详细介绍了一种使用Matlab编程实现的感知机算法，该算法用于解决二分类问题。通过迭代更新权重向量，感知机能够找到一个可以将两类样本正确分类的超平面。文章提供了完整的代码示例，包括数据读取、权重更新、分类结果可视化等关键步骤，并附带了测试数据以验证算法的有效性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

点击打开链接一、matlab代码

%读取模式样本数据
[X1,X2,X3,X4]=textread('data.data','%f%f%f%f','delimiter',','); 
attrib=[X1,X2,X3,X4];
class1=zeros(10,3);%增广矩阵
class2=zeros(10,3);
for i=1:10
    class1(i,:)=[attrib(i,1),attrib(i,2),1];
    class2(i,:)=[-attrib(i,3),-attrib(i,4),-1];
end
t=0;%迭代次数
w=[0,0,0];%权向量初始值
c=0.1;%校正增量系数
wx=zeros(20,1);
%开始迭代
while(1) 
    for i=1:10
        wx(i,1)=w*class1(i,:)';
        if (wx(i,1)<=0)
            w=w+c*class1(i,:);
        end
    end
    for i=1:10
        wx(i+10,1)=w*class2(i,:)';
        if (wx(i+10,1)<=0)
            w=w+c*class2(i,:);
        end
    end
    t=t+1;
    if (wx>0)
        break;%分类结果全部正确，迭代终止
    end
end
x=-8:8;
plot(class1(:,1),class1(:,2),['g','+']);hold on;
plot(-class2(:,1),-class2(:,2),['r','.']);hold on;
plot(x,-w(1,1)/w(1,2)*x-w(1,3)/w(1,2),'b');hold on;%绘制分类
%判断A，B属于哪个类别
A=[2,8,1];
B=[-0.6,7,1];
if (w*A'>0)
    plot(A(1,1),A(1,2),['g','o']);hold on;
else
    plot(A(1,1),A(1,2),['r','o']);hold on;
end
if (w*B'>0)
    plot(B(1,1),B(1,2),['g','o']);hold on;
else
    plot(B(1,1),B(1,2),['r','o']);hold on;
end

二、附测试数据

0.1,1.1,-3.0,-1.0
6.8,7.1,0.5,8.7
-3.5,-4.1,2.9,6.0
2.0,2.7,-0.1,5.2
4.1,2.8,-4.0,2.2
3.1,5.0,-1.3,3.7
-0.8,-1.3,-3.4,6.2
0.9,1.2,-4.1,3.4
5.0,6.4,-5.1,1.6
3.9,4.0,1.9,5.1

三、运行结果

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