java实现感知机算法

感知机算法是一种二分类的线性分类模型，它的目标是找到一个超平面将数据集分成两类。Java实现感知机算法的步骤如下：
1. 初始化权重向量w和偏置b。
2. 随机选取一个样本点，计算它的预测值y。
3. 如果y与真实值不一致，则更新权重向量w和偏置b。
4. 重复步骤2和3，直到所有样本点都被正确分类或达到最大迭代次数。

下面是Java实现感知机算法的代码示例：

public class Perceptron {
    private double[] w; // 权重向量
    private double b; // 偏置
    private double learningRate; // 学习率

    public Perceptron(int n, double learningRate) {
        w = new double[n];
        this.learningRate = learningRate;
    }

    public int predict(double[] x) {
        double result = 0;
        for (int i = 0; i < w.length; i++) {
            result += w[i] * x[i];
        }
        result += b;
        return result > 0 ? 1 : -1;
    }

    public void train(double[][] x, int[] y, int maxIter) {
        int iter = 0;
        while (iter < maxIter) {
            boolean flag = true;
            for (int i = 0; i < x.length; i++) {
                int pred = predict(x[i]);
                if (pred != y[i]) {
                    for (int j = 0; j < w.length; j++) {
                        w[j] += learningRate * y[i] * x[i][j];
                    }
                    b += learningRate * y[i];
                    flag = false;
                }
            }
            if (flag) {
                break;
            }
            iter++;
        }
    }
}