给定一个样本输入向量P，和目标向量T，设计单层感知机进行分类

最新推荐文章于 2024-04-27 09:36:56 发布

xiaoding133

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分类专栏： matlab 文章标签：图形

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本文介绍了使用神经网络进行分类预测，并通过绘制分类线展示预测结果的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

 P=[-0.5 -0.6 0.7; 0.8 0 0.1];
T=[1 1 0];
net=newp([-1 1;-1 1],1);
%返回画线的句柄，下一次绘制分类线时将旧的删除
handle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});
%设置训练次数最大为10次
net.trainParam.epochs = 10;
net=train(net,P,T);
%给定的输入向量
Q=[0.6 0.9 -0.1; -0.1 -0.5 0.5];
Y=sim(net,Q);
figure;
%绘制分类线
plotpv(Q,Y);
handle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},handle)

图形如下：