matlab编写用感知准则函数判别方法对二维数据进行分类的通用函数。对下表2中提供的样本数据获得一个解向量。
时间: 2024-03-22 07:37:27 浏览: 21
好的,针对你的问题,我可以为你提供一份 matlab 代码,实现用感知准则函数判别方法对二维数据进行分类的通用函数。
代码如下:
```matlab
function [w, b] = perceptron(X, y, eta, max_iter)
% X: 输入样本,每行为一个样本,每列为一个特征
% y: 样本标签,+1 或 -1
% eta: 学习率
% max_iter: 最大迭代次数
% w: 分类器参数,权重向量
% b: 分类器参数,偏置
% 初始化权重向量和偏置
w = zeros(1, size(X, 2));
b = 0;
% 迭代优化
for i = 1:max_iter
% 随机选取一个样本
idx = randi(size(X, 1));
x = X(idx, :);
label = y(idx);
% 计算分类器对该样本的输出
y_hat = sign(w * x' + b);
% 如果分类错误,则更新参数
if y_hat ~= label
w = w + eta * label * x;
b = b + eta * label;
end
end
end
```
其中,输入参数 X 为输入样本,每行为一个样本,每列为一个特征;y 为样本标签,+1 或 -1;eta 为学习率;max_iter 为最大迭代次数。输出参数 w 和 b 分别为分类器的权重向量和偏置。
对于你的第二个问题,你需要提供下表2中的样本数据,我才能帮你获得解向量。请提供数据后再向我提问。