MATLAB单层感知器模型与二维可视化分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了单层感知器模型，包含权重初始化、训练算法、分类预测及二维可视化功能。用户可交互调整参数，直观观察决策边界的动态变化过程。

详 情 说 明

基于MATLAB的单层感知器模型构建及二维可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的单层感知器模型，该模型是神经网络中最基础的结构之一，可用于解决线性可分的二分类问题。系统集成了从模型构建、训练到可视化分析的完整流程，特别设计了交互式图形界面，使用户能够直观地观察感知器学习过程中决策边界的动态变化和分类性能的提升。

功能特性

• 完整模型构建：实现感知器模型的权重初始化、训练过程、分类预测全流程
• 二维可视化展示：直观显示原始数据分布、决策边界直线和分类区域划分
• 交互式参数调整：支持用户实时调整学习率、迭代次数等参数并立即查看效果
• 训练过程动画：动态演示权重更新和分类准确率随迭代次数的变化过程
• 详实训练报告：提供最终权重、准确率、收敛情况等关键统计信息

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集（N×2特征矩阵）和对应标签（N×1二进制向量）
2. 设置参数：指定学习率、最大迭代次数和初始权重（含偏置项）
3. 运行系统：执行主程序启动感知器训练和可视化界面
4. 交互分析：在图形界面中调整参数，观察决策边界实时变化
5. 获取结果：查看测试数据的分类结果和训练过程统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐屏幕分辨率1280×720以上以获得最佳可视化效果

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，负责协调感知器模型的完整工作流程。它首先对用户提供的训练数据进行处理，根据设定参数初始化感知器模型，然后执行核心训练算法完成模型学习。该文件还集成了二维可视化功能模块，能够生成包含数据点和决策边界的分类效果图。同时，它构建了交互式图形用户界面，实现参数的动态调节与结果的实时更新，并最终输出分类预测结果和详细的训练分析报告，为整个系统提供统一的控制和展示平台。