MATLAB实现感知器算法项目：从零开始的二分类解决方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，完整实现了感知器学习算法，支持线性可分数据的二分类。包含权重初始化、预测计算和动态更新功能，提供可视化界面展示分类边界变化。用户可自定义学习率和迭代次数参数。

详 情 说 明

基于MATLAB的感知器算法实现与优化

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了一个完整的感知器学习算法，专门用于对线性可分数据进行二分类任务。该算法实现了从权重初始化到模型训练的全流程，包含预测计算、权重更新等核心机制，并通过可视化界面直观展示分类边界的动态变化过程。项目具有较强的实用性和教学价值，用户可通过调整参数观察算法收敛特性。

功能特性

• 完整的算法实现：包含权重初始化、预测计算、权重更新等感知器核心算法步骤
• 参数自定义：支持用户灵活设置学习率、最大迭代次数等关键参数
• 数据导入功能：可导入外部数据集进行批量测试与分析
• 可视化展示：实时显示分类决策边界的变化过程和算法收敛曲线
• 性能评估：自动计算并输出测试集分类准确率等评估指标
• 线性代数优化：利用MATLAB矩阵运算优势提升计算效率

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集，格式为数值矩阵，每行代表一个样本，最后一列为标签（取值为-1或1）
2. 设置参数：指定学习率（标量）和最大迭代次数（整数）
3. 运行算法：执行主程序开始训练过程
4. 查看结果：观察生成的分类决策边界图、收敛过程曲线和准确率报告
5. 分析输出：获取训练后的权重向量用于后续预测任务

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 足够的内存空间处理数据集（取决于数据规模）

文件说明

主程序文件封装了感知器算法的完整训练流程，实现了数据加载与预处理、模型参数初始化、迭代训练控制、实时结果可视化以及性能评估等核心功能。该文件作为项目入口点，协调各模块协同工作，确保算法执行的完整性和用户体验的连贯性，同时提供清晰的中间过程展示和最终结果输出。