MATLAB实现的单层感知器模型训练与权矢量求解系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建单层感知器模型，通过批处理算法对预设数据点（-1,1）、（0,0）、（1,1）进行线性分类训练。系统迭代求解最优权矢量，输出分类决策边界，适用于基础模式识别研究。

详 情 说 明

单层感知器模型构建与权矢量求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于批处理感知器算法的单层感知器模型，专门用于二维数据的线性分类任务。系统以三个预设坐标点（-1,1）、（0,0）、（1,1）作为训练样本，通过迭代学习过程自动寻找最优权矢量，建立能够准确分类这些样本的决策边界。该项目展示了感知器学习算法在线性分类器设计中的基本原理和应用。

功能特性

• 智能权值学习: 采用批处理感知器算法，基于梯度下降优化原理自动调整权值参数
• 多参数配置: 支持学习率、最大迭代次数等关键训练参数的灵活设置
• 全面结果输出: 提供最优权矢量、收敛迭代次数、决策边界方程等完整训练结果
• 可视化分析: 生成权重变化曲线和分类边界演化动画，直观展示训练过程
• 性能验证: 自动计算并输出在训练集上的最终分类准确率（预期达到100%）

使用方法

1. 数据准备: 系统已预设训练样本矩阵（3×2）和目标分类标签（3×1）
2. 参数设置: 可调整学习率（默认0.1）和最大迭代次数（默认1000）
3. 模型训练: 运行主程序启动感知器学习过程
4. 结果获取: 系统自动输出权矢量参数、决策边界方程和收敛信息
5. 可视化查看: 观察训练过程中的权重变化和分类边界演化动态

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要MATLAB基本工具箱支持
• 建议使用支持图形显示的环境以获得完整可视化效果

文件说明

主程序文件完整实现了感知器模型的核心训练流程，包括数据初始化、算法迭代执行、收敛判断、结果计算与可视化输出等全部关键功能。该文件负责协调整个系统的运行，从参数配置开始，逐步完成权值优化过程，最终生成分类决策边界并展示训练动态效果。