单层感知器网络matlab

单层感知器网络（Perceptron Network），也称为阈值逻辑单元，是一种最简单的神经网络模型，主要用于二分类问题。在MATLAB中，你可以使用内置函数如`perceptron`来创建和训练这种网络。

以下是使用MATLAB实现单层感知器的基本步骤：

1. 导入所需库：

% 如果尚未加载Neural Networks Toolbox，需要导入
if ~isToolboxInstalled('neural')
    error('The Neural Networks Toolbox is required.');
end

2. 准备训练数据集，通常包含输入特征向量和对应的类别标签：

inputs = ... % 输入特征矩阵
targets = ... % 类别标签向量，0 或 1 对应

3. 创建感知器模型并训练：

model = perceptron(inputs', targets', 'InitialLearnRate', learning_rate); % 学习率是一个超参数
trained_model = train(model, inputs', targets');

4. 测试模型：

test_inputs = ... % 测试数据输入
predicted_labels = classify(trained_model, test_inputs'); % 预测测试数据的类别

5. 可视化结果（如果需要）：

plot(model) % 绘制学习曲线
confMat = confusionmat(targets, predicted_labels) % 计算混淆矩阵