MATLAB实现的感知器算法权矢量求解系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB实现感知器学习算法，基于训练样本（-1,1）、（0,0）和（1,1）自动求解最优权矢量。支持学习率与迭代次数的动态调整，并提供决策边界的可视化分析，便于理解线性分类过程。

详 情 说 明

基于感知器算法的权矢量求解系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现经典的感知器学习算法，通过监督学习方式寻找能够正确分类给定训练样本的最优权矢量。系统以三维数组形式接收样本数据（包含二维特征与一维标签），结合梯度下降优化方法，动态计算决策边界。项目特别集成了可视化模块，可实时展示迭代收敛过程与分类结果，为机器学习算法教学与研究提供直观工具。

功能特性

• 自适应学习：支持学习率（默认0.1）与最大迭代次数（默认1000）参数自定义
• 动态可视化：实时绘制权矢量更新过程中的决策边界与样本分布
• 多维输出：同步生成权矢量数值结果、分类准确率、收敛曲线及决策边界图
• 鲁棒性处理：内置迭代终止条件检测，防止无限循环

使用方法

1. 数据准备：将训练样本组织为N×3数组格式（[特征1, 特征2, 标签]）
2. 参数设置：在调用函数时指定学习率与最大迭代次数（可选）
3. 执行算法：运行主程序，系统自动执行以下流程：

- 样本数据标准化处理 - 感知器权值迭代更新 - 分类准确率计算 - 生成双可视化窗口（收敛曲线+决策边界）

1. 结果获取：命令行窗口输出最终权矢量与准确率，图像窗口展示分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox（用于散点绘制函数）
• 至少500MB可用磁盘空间（用于存储输出图像文件）

文件说明

主程序文件完整实现了感知器算法的核心逻辑流程，包含样本数据加载与预处理、权矢量初始化与迭代更新、分类准确率计算、收敛条件判断等关键模块。同时整合了可视化组件生成功能，能够同步绘制动态决策边界与样本点分布图，并独立创建迭代误差收敛曲线图表。程序还包含参数有效性验证机制，确保输入数据的合规性处理。