使用python实现感知器算法，求下列模式分类的解向量w1:{(0,0,0),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0)} , w2:{(0,0,1),(0,1,1),(0,1,0),(1,1,1)}

在Python中实现感知器算法，我们通常需要定义一个简单的函数来更新权重，遍历数据集并判断输入是否满足正例或负例，然后调整权重。这里假设我们有一个二分类任务，目标是找到线性决策边界。对于给定的数据点{(0,0,0), (1,0,0), (1,0,1), (1,1,0)} 和 {(0,0,1), (0,1,1), (0,1,0), (1,1,1)}，我们可以构建一个单层感知器模型，其中权重\( w_1 \)和\( w_2 \)对应于每个特征。

以下是简单的步骤：

1. 初始化权重向量，比如 \( w_1 = [0, 0, 0] \) 和 \( w_2 = [0, 0, 0] \)，或者更一般地，所有权重初始化为零。

2. 定义一个激活函数（如阈值函数，当输入大于某个阈值时返回1，否则返回0），用于计算输入与当前权重的内积之后的预测结果。

3. 遍历训练样本，对于每一个样本(x, y)（x是特征向量，y是标签）：
- 计算预测值 \( z = x \cdot w \)，这里\( w \)可能是\( w_1 \) 或者 \( w_2 \)，取决于标签。
- 如果预测结果与实际标签 \( y \) 相反（即，如果 \( y = 0 \) 而 \( z > 0 \)，或 \( y = 1 \) 而 \( z <= 0 \)，则更新权重，例如，可以使用梯度上升法：\( w = w + \eta \times y \times x \)，这里 \( \eta \) 是学习率。

4. 重复这个过程直到权重不再变化或达到预设迭代次数。

由于这是一个简化的示例，并未包含完整的循环、停止条件和优化算法（如随机梯度下降等），你可以编写一个Python函数来完成上述操作。注意，这只是一个基础版本，实际应用中可能还需要考虑更多的细节，如数据预处理、批量训练和错误处理等。

下面是代码的一个简化版：

import numpy as np

def perceptron_train(X, Y, w, eta=0.1, max_iter=1000):
    for _ in range(max_iter):
        misclassified_indices = (Y != predict(X, w))
        if not misclassified_indices.any():
            break
        X_misclassified = X[misclassified_indices]
        Y_misclassified = Y[misclassified_indices]
        w += eta * np.dot(Y_misclassified[:, np.newaxis], X_misclassified)
    
    return w

# 用于预测的功能
def predict(X, w):
    return np.sign(np.dot(X, w))

# 输入数据
X = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0]])
Y = np.array([0, 0, 1, 1])  # 假设这是对应的标签

# 训练
w1 = perceptron_train(X, Y, np.zeros(3))  # 对于 w1
w2 = perceptron_train(X, Y, np.zeros(3), w=w1)  # 对于 w2，基于w1初始状态