MATLAB单层感知机实现与可视化分类演示项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现单层感知机模型，包含前向传播与权重更新算法，支持二维线性可分数据分类。提供训练过程可视化界面，动态展示分类边界、误差曲线及准确率评估，可自定义学习率等参数，适合机器学习入门教学与实践。

详 情 说 明

基于MATLAB的单层感知机实现与分类演示

项目介绍

本项目使用MATLAB实现单层感知机模型，能够完成二维线性可分数据的分类任务。通过可视化界面直观展示感知机的训练过程、决策边界形成以及误差收敛情况，帮助理解神经网络基础算法的工作原理。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现单层感知机的前向传播和权重更新算法
• 参数自定义：支持学习率、最大迭代次数等超参数的灵活设置
• 训练过程可视化：动态展示分类边界随迭代次数的变化过程
• 性能评估：提供训练误差曲线和分类准确率计算功能
• 预测能力：支持对新样本进行二分类预测（输出-1或1标签）

使用方法

1. 准备数据：输入N×2的训练数据矩阵和对应的N×1二值标签向量（-1或1）
2. 设置参数：指定学习率（默认0.01）和最大迭代次数（默认1000）
3. 运行训练：执行主程序开始感知机训练过程
4. 查看结果：观察动态可视化界面，获取最终权重参数和分类准确率
5. 进行预测：使用训练好的模型对新样本进行分类预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块和图形绘制工具包

文件说明

主程序文件集成了感知机训练与演示的全部核心功能，包括模型初始化、迭代训练控制、权重更新计算、分类精度评估、实时可视化生成以及预测接口实现。该文件通过协调各功能模块完成从数据输入到结果输出的完整流程，并生成训练过程动画、决策边界图和误差收敛曲线等多种可视化输出。