MATLAB实现的增量法则单神经元分类器训练系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于增量法则的单神经元线性分类器，通过对线性可分数据集进行迭代训练，自动调整神经元权重和偏置参数，逐步逼近目标分类边界。系统包含完整的训练流程可视化与性能评估模块。

详 情 说 明

基于增量法则的单神经元线性分类器训练系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现一个采用增量法则（Delta Rule）的单个人工神经元训练系统。该系统面向线性可分数据集，通过迭代方式自适应调整神经元的权重和偏置，以逐步学习并逼近目标分类函数。核心流程包括数据标准化、误差计算与权重更新，并提供训练误差收敛曲线与分类决策边界的可视化，便于用户直观分析模型的学习过程与性能。

功能特性

• 增量学习算法：基于梯度下降原理，采用增量法则进行在线权重更新。
• 数据预处理：自动对输入特征数据进行标准化处理，提升训练稳定性。
• 灵活的训练控制：支持用户自定义学习率、最大迭代次数及收敛阈值。
• 全面的输出结果：提供训练后的权重、偏置、完整训练历史记录。
• 可视化分析：生成训练误差收敛曲线，并在特征维度为2时绘制决策边界与样本散点图。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据保存为N×M的MATLAB矩阵（.mat文件或工作区变量），其中前M-1列为特征，最后一列为样本标签（建议使用-1和1或0和1）。
2. 设置参数：在主函数调用前，定义学习率（如0.05）、最大迭代次数（如1000）和收敛阈值（如1e-5）。
3. 执行训练：调用主函数，传入数据集和参数，系统将开始训练。
4. 获取结果：函数返回最终权重、偏置及训练历史结构体。
5. 查看图表：程序自动绘制并显示误差收敛曲线。若输入特征为二维，同时显示分类决策边界图。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要MATLAB基础安装，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件封装了项目的全部核心功能，主要包括：数据载入与标准化预处理、根据增量法则进行神经元权重和偏置的迭代优化、训练过程中误差与权重历史的记录、达到收敛条件或最大迭代次数时自动终止训练，以及生成并展示误差收敛曲线与二维特征分类效果图。