MATLAB实现的基于误差修正规则的单层感知器学习算法

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了单层感知器的监督学习算法，通过误差修正规则进行模型训练。用户可输入训练数据和参数，系统自动完成权重更新与误差计算，并提供学习过程可视化功能，适用于线性可分数据的二分类任务。

详 情 说 明

基于误差修正规则的单层感知器学习算法实现

项目介绍

本项目实现了一个采用误差修正规则（感知器学习规则）的单层感知器监督学习算法。该算法能够对线性可分数据进行二分类任务，通过迭代更新权重参数，最终获得最优分类模型。项目提供完整的训练流程可视化，包括误差变化曲线和决策边界图示，便于用户观察学习过程与结果。

功能特性

• 监督学习训练：支持用户输入训练样本集与对应标签，进行模型训练
• 误差驱动更新：采用Delta规则进行权重迭代优化，动态调整模型参数
• 可视化分析：实时展示训练过程中的误差变化趋势与最终决策边界
• 收敛性检测：自动监测训练收敛状态，提供迭代次数与分类准确率报告
• 参数可配置：支持学习率、最大迭代次数等关键参数灵活设置

使用方法

1. 数据准备：准备N×M特征矩阵和N×1二值标签向量（取值为-1或1）
2. 参数设置：指定学习率（默认0.01）和最大迭代次数（默认1000）
3. 执行训练：运行程序开始模型训练过程
4. 结果获取：获得最终权重向量、误差曲线图、决策边界图和收敛报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持二维及以上的特征数据输入
• 需保证训练数据线性可分（否则可能无法收敛）

文件说明

主程序文件整合了数据加载、参数初始化、感知器训练循环、结果可视化等核心流程。具体实现了训练样本与标签的读取校验、网络前向传播计算、基于误差的权重更新策略、迭代收敛条件判断，以及误差曲线与分类界面的图形化展示功能。通过结构化编程将算法步骤模块化，确保训练过程清晰可控。