感知算法的设计与实现，对对鸢尾花种类的识别python代码

感知算法是一种简单的分类算法，适用于二分类问题。下面给出用感知算法实现对鸢尾花种类的识别的Python代码。

首先，导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

然后，加载鸢尾花数据集，并将其转化为DataFrame格式：

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']
df.head()

接着，将数据集划分为训练集和测试集：

data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])  # 取前100个样本，两个特征和一个标签
X, y = data[:, :-1], data[:, -1]
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])  # 将标签转化为 +1/-1 的形式
train_data, train_label = X[:40], y[:40]
test_data, test_label = X[40:], y[40:]

定义感知算法的类：

class Perceptron:
    def __init__(self):
        self.w = np.zeros(train_data.shape[1])
        self.b = 0
        self.lr = 0.1

    def sign(self, x, w, b):
        y = np.dot(x, w) + b
        return y

    def fit(self, X_train, y_train):
        is_wrong = False
        while not is_wrong:
            wrong_count = 0
            for i in range(len(X_train)):
                X = X_train[i]
                y = y_train[i]
                if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0:
                    self.w = self.w + self.lr * np.dot(y, X)
                    self.b = self.b + self.lr * y
                    wrong_count += 1
            if wrong_count == 0:
                is_wrong = True

        return 'Perceptron Model!'

    def score(self, X_test, y_test):
        right_count = 0
        for i in range(len(X_test)):
            X = X_test[i]
            y = y_test[i]
            if y * self.sign(X, self.w, self.b) > 0:
                right_count += 1

        return right_count / len(X_test)

最后，创建一个感知器实例，调用 `fit` 函数进行训练，调用 `score` 函数进行测试：

perceptron = Perceptron()
perceptron.fit(train_data, train_label)
print(perceptron.score(test_data, test_label))

输出的结果为测试集上的准确率。