MATLAB实现的感知器算法二分类线性判别模型系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，完整实现标准感知器学习算法，支持训练样本的线性分类边界求解与权矢量迭代优化。系统提供分类结果与决策边界的可视化展示，并输出收敛的权矢量参数，适用于二分类问题的快速建模与分析。

详 情 说 明

基于感知器算法的二分类线性判别模型设计与权矢量求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于标准感知器学习算法的二分类线性判别模型。系统能够通过学习训练样本集，自动求解最优分类超平面，并通过可视化方式展示分类结果。该模型适用于线性可分数据的分类问题，为核心机器学习算法提供了完整的实现案例。

功能特性

• 标准感知器算法实现：完整实现感知器学习算法的迭代更新流程
• 线性分类边界学习：根据训练样本自动学习最优分类决策边界
• 权矢量优化：通过梯度下降方式迭代更新权矢量参数
• 结果可视化：图形化显示样本点分布和决策边界直线
• 性能评估：输出最终权矢量参数和分类准确率统计

使用方法

输入参数配置

1. 训练样本矩阵：3×2矩阵，格式为 [[-1,1], [0,0], [1,1]]
2. 标签向量：3×1向量，包含每个样本对应的分类标签（+1/-1）
3. 学习率参数：标量值，建议范围0.01-0.1
4. 最大迭代次数：整数值，通常设置为100-1000

执行流程

运行主程序后，系统将：

1. 初始化权矢量参数
2. 执行感知器算法迭代训练
3. 实时显示权矢量更新过程
4. 生成决策边界方程
5. 绘制分类可视化图形
6. 输出收敛状态报告

输出结果

• 最终权矢量：[w0, w1, w2] 格式的1×3向量
• 迭代过程记录表
• 决策边界数学表达式
• 分类可视化散点图
• 收敛状态（成功/失败）及迭代次数

系统要求

• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：MATLAB基础安装（包含矩阵运算和绘图功能）
• 硬件要求：无需特殊硬件配置，标准计算资源即可满足需求

文件说明

主程序文件集成了感知器算法的完整实现流程，包含数据输入预处理、权矢量初始化、迭代学习循环、收敛条件判断、分类结果计算与可视化输出等核心功能模块。该文件通过结构化编程方式组织算法各阶段，确保训练过程的可控性和结果的可再现性，同时提供完整的中间过程监控和最终性能评估能力。