MATLAB单层感知器神经元模型可视化与分类演示系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现单层感知器模型，通过动态可视化展示二分类决策边界构建过程。包含感知器训练动画、权重调整演示和分类结果分析，帮助用户直观理解神经网络基础原理。

详 情 说 明

单层感知器神经元模型可视化与分类演示系统

项目介绍

本项目基于单层感知器模型，实现输入向量的二分类可视化分析。系统通过直观的图形界面展示感知器如何通过权重调整在输入空间中构建决策边界，将输入向量分类为0或1两种输出。该项目集成了感知器训练过程动画演示、决策边界动态绘制、分类结果实时显示等功能，为理解感知器工作原理提供直观的教学和演示工具。

功能特性

• 直观可视化：实时显示二维数据点的分布情况，不同类别用不同颜色清晰标记
• 动态训练过程：动画展示感知器权重调整和决策边界移动的完整过程
• 交互式界面：用户可自定义初始权重参数和学习率，实时观察参数变化对分类效果的影响
• 实时反馈：训练过程中实时显示分类准确率和迭代次数统计
• 完整输出：提供最终的权重向量、分类准确率等数值结果分析

使用方法

1. 准备数据：输入包含x1、x2两个特征的训练数据集和对应的二进制标签（0或1）
2. 设置参数：自定义初始权重向量[w0, w1, w2]和学习率参数
3. 启动训练：运行系统开始感知器训练过程
4. 观察过程：观看决策边界动态调整动画，关注分类准确率变化
5. 分析结果：查看最终训练得到的权重向量和分类性能统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持图形显示的计算设备
• 建议内存4GB以上以确保流畅的动画演示效果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括感知器学习算法的完整实现、二维数据的可视化展示、交互式图形用户界面的构建与事件处理、训练过程的动画控制与实时更新，以及分类结果的统计分析与输出显示。该文件整合了数据处理、模型训练、可视化演示和用户交互等关键模块，为用户提供完整的单层感知器模型体验环境。