利用MATLAB实现感知器算法

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#matlab #算法 #机器学习

该博客详细介绍了如何使用MATLAB编程实现感知器算法，包括数据预处理、迭代分类过程、判别函数的计算以及分类结果可视化。通过两个实例展示了算法在不同样本上的应用，包括新增样本导致的训练结果变化。

利用MATLAB实现感知器算法

% 感知器算法
clc;clear;close all;
[Number,X11,X12,X21,X22]=textread('data2.txt','%f%f%f%f%f'); 
%% 数据预处理
One_mat=ones(10,1);
Aug_W1=[X11 X12 One_mat];
Aug_W2=-1.*[X21 X22 One_mat];
%Aug_W1=[Aug_W1;10,20,1];% 样本修改
Aug_Mat
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辰轮123
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感知器MATLAB算法
03-28
用MATLAB实现感知器线性分类。只要训练样本集是线性可分的，对于任意的初值 a(1) ，经过有限次叠代，算法必定收敛。 感知器是最简单可以“学习”的机器，可以解决线性可分的问题。当样本线性不可分时，感知器算法不会收敛。实际应用中直接使用感知器的场合并不多，但他是很多复杂算法的基础。
感知器算法matlab实现6,感知器算法----Matlab实现
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03-16 556
data=[0 0 -1;0 1 1 ; -1 0 1 ; 1 1 -1];X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3);m = size(X,1);plotData2(X,y);X = [ones(m,1) X];error = 1;W=[0;0;0];first = 1;tim=0;alph=0.1;hold onaxis([-2 2 -2 2]);x1=-2:0.2...
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03-16 302
%首先一定要线性可分%迭代只要分得开。迭代谁都可以，但最后的结果是迭代标签才分得开%code如下clear alldata=[3 3 1;4 3 1;1.5 0 1;0.5 0.9 1;2 1 1;0.5 0.5 -1;0 0 -1;-2 -2 -1;-3 0 -1;1 3 1];X=data(:,[1,2])% X =%% 3.0000 3.0000% ...
【智能控制实验】MATLAB环境下单层感知器神经网络实现逻辑“与”运算设计
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01-09 2655
MATLAB环境下单层感知器神经网络实现逻辑“与”运算设计 一、实验要求： 重点是掌握感知器神经网络的学习算法原理和代码设计方法，应用MATLAB编写感知器神经网络实现逻辑与运算；应用神经网络工具箱设计感知器神经网络实现逻辑与方法。 已知： 训练样本: x1=0011 x2=0101 期望输出：d=0001 激发函数f为阶跃函数，MATLAB使用hardlim 作为阶跃函数。 二、实验内容 2.1 学习算法 2.2 应用MATLAB编写感知器神经网络实现逻辑与运算 2.2.1 代码： %样本 x
感知器算法matlab实现_蚁群算法的Matlab实现
weixin_35767338的博客
01-12 258
一、蚁群算法的由来 蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。 蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提...
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资源名：感知器算法_线性分类程序_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定...
感知器算法_单样本感知器_matlab_感知器算法_
10-03
在给定的"感知器算法_单样本感知器_matlab_感知器算法_"项目中，我们关注的是如何用MATLAB实现一个针对二维数据的感知器算法。MATLAB是一种强大的数值计算和可视化工具，非常适合进行这种类型的算法实现。 首先，...
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本资源“简单MATLAB感知机算法.zip”包含了利用MATLAB实现感知机算法的示例，适合对MATLAB和机器学习感兴趣的初学者学习。 感知机算法的核心思想是基于误分类的迭代更新规则，通过不断调整权重向量来逐步找到一个...
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stay23的博客
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本文介绍了matlab实现感知器算法的过程，内容包含具体的例子和结果分析
神经网络之感知器算法简单介绍和MATLAB简单实现
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%将感知器的学习算法编程并做如下n=2 和n=5 的二值分类
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主要介绍了感知器神经网络，其中有单层和多层，介绍了相关的MATLAB函数，并有例子说明
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1.基本原理 神经网络里最简单的模型，就是感知器。感知器可以实现N维空间的线性划分。如二维空间，下图就是用一条直线将（0 0）分为一类，其余四点为一类。实现了与门。 如果要将以上四点划分为（0 1）（1 0）为一类，（1 1）（0 0）为一类，显然是无法用直线将其分开。如果是三维空间，就是平面划分。如果N维，即超平面。 下图为一个神经元模型，输入...
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基于生物地理学的优化算法（BBO）用于训练多层感知器（MLP）【多种算法进行比较】（Matlab代码实现）
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多层感知器（MLP）作为使用最广泛的神经网络（NN）之一，已被应用于许多实际问题。本文建议使用最近开发的基于生物地理学的优化（BBO）算法来训练MLP以减少这些问题。为了研究BBO在训练MLP中的效率，使用了五个分类数据集以及六个函数近似数据集。将结果与5种著名的启发式算法反向传播（BP）和极限学习机（ELM）在局部最小值的捕获、结果精度和收敛率方面进行了比较。结果表明，利用BBO训练MLP明显优于目前的启发式学习算法和BP。此外，结果表明，与ELM相比，BBO能够提供非常有竞争力的结果。
Matlab实现感知器算法示例解析
在给定的文件“感知器算法Matlab源码”中，提供了一个具体的感知器算法实现示例。示例代码通过解决逻辑与、或问题来演示感知器的使用，同时明确指出感知器在处理非线性问题，如异或问题时的局限性。源码文件的名称...
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