基于MATLAB的感知器算法实现与验证系统

资 源 简 介

本项目实现了经典感知器学习算法，支持线性二分类问题的训练与预测，提供参数自定义、数据可视化和性能评估功能。包含单样本与批量更新模式，适用于算法教学与实验验证。

详 情 说 明

基于MATLAB的感知器算法实现与验证系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了经典的感知器学习算法，提供完整的二分类模型训练、验证与可视化功能。系统实现了感知器学习规则的核心算法，通过矩阵运算优化训练效率，支持动态可视化训练过程与分类结果。适用于机器学习教学演示与实际线性分类任务。

功能特性

• 算法实现：完整实现感知器学习规则，支持单样本顺序更新与批量更新两种训练模式
• 参数自定义：用户可灵活设置学习率、最大迭代次数、收敛阈值等关键参数
• 数据可视化：实时显示训练过程中的分类边界变化与准确率曲线
• 性能评估：提供测试集预测、混淆矩阵分析等模型评估功能
• 教学演示：动态可视化功能便于理解感知器算法的收敛过程

使用方法

1. 准备数据：按n×m矩阵格式准备训练数据（m-1个特征+1个标签列）
2. 参数设置：指定学习率、最大迭代次数等训练参数
3. 模型训练：选择单样本更新或批量更新模式进行训练
4. 结果分析：查看权重向量、偏置项等模型参数，观察分类边界动态变化
5. 预测验证：使用k×m测试矩阵进行预测，获取分类结果与混淆矩阵

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据集可视化

文件说明

main.m文件作为系统主入口，整合了数据加载、参数初始化、算法训练、结果可视化等核心流程。该文件实现了感知器模型的完整训练周期控制，包含用户交互界面调用、训练过程监控、动态图形更新以及性能评估报告生成等关键功能，确保系统各模块协调运作。