基于matlab利用感知器算法进行鸢尾花分类的代码，不能使用matlab自带的神经网络算法工具箱

好的，以下是基于Matlab利用感知器算法进行鸢尾花分类的代码，不使用Matlab自带的神经网络算法工具箱：

% 鸢尾花分类
clc, clear, close all

% 加载数据集
load fisheriris.mat
x = meas; % 特征
y = grp2idx(species); % 标签

% 数据预处理
x_norm = (x - min(x)) ./ (max(x) - min(x)); % 归一化处理
indices = crossvalind('Kfold', y, 5); % 5折交叉验证

% 初始化感知器
input_size = size(x_norm, 2); % 输入层大小
output_size = length(unique(y)); % 输出层大小
hidden_size = 5; % 隐藏层大小
w1 = rand(input_size, hidden_size); % 输入层到隐藏层的权重
b1 = rand(1, hidden_size); % 隐藏层的偏置
w2 = rand(hidden_size, output_size); % 隐藏层到输出层的权重
b2 = rand(1, output_size); % 输出层的偏置
learning_rate = 0.01; % 学习率
num_epochs = 1000; % 迭代次数

% 训练感知器
for epoch = 1:num_epochs
    for k = 1:length(y)
        % 前向传播
        z1 = x_norm(k,:) * w1 + b1; % 隐藏层输入
        a1 = sigmoid(z1); % 隐藏层输出
        z2 = a1 * w2 + b2; % 输出层输入
        a2 = softmax(z2); % 输出层输出
        
        % 反向传播
        delta2 = a2;
        delta2(y(k)) = delta2(y(k)) - 1; % 输出层误差
        delta1 = delta2 * w2' .* sigmoid_gradient(z1); % 隐藏层误差
        w2 = w2 - learning_rate * a1' * delta2; % 更新隐藏层到输出层的权重
        b2 = b2 - learning_rate * delta2; % 更新输出层的偏置
        w1 = w1 - learning_rate * x_norm(k,:)' * delta1; % 更新输入层到隐藏层的权重
        b1 = b1 - learning_rate * delta1; % 更新隐藏层的偏置
    end
end

% 测试感知器
accs = zeros(1, 5); % 保存每次交叉验证的准确率
for i = 1:5
    test = (indices == i); % 测试集
    train = ~test; % 训练集
    x_train = x_norm(train,:);
    y_train = y(train,:);
    x_test = x_norm(test,:);
    y_test = y(test,:);
    z1 = x_test * w1 + b1; % 隐藏层输入
    a1 = sigmoid(z1); % 隐藏层输出
    z2 = a1 * w2 + b2; % 输出层输入
    a2 = softmax(z2); % 输出层输出
    [~, pred] = max(a2, [], 2); % 预测结果
    accs(i) = mean(pred == y_test); % 计算准确率
end
mean_acc = mean(accs); % 平均准确率
fprintf('平均准确率为%.2f%%\n', mean_acc * 100);

% Sigmoid函数
function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

% Softmax函数
function y = softmax(x)
    y = exp(x) ./ sum(exp(x), 2);
end

% Sigmoid函数的导数
function y = sigmoid_gradient(x)
    y = sigmoid(x) .* (1 - sigmoid(x));
end

该代码使用了5折交叉验证评估感知器的性能，并计算了平均准确率。其中，Sigmoid函数用于隐藏层的激活函数，Softmax函数用于输出层的激活函数。感知器算法通过迭代更新权重和偏置来优化模型，使得模型能够对鸢尾花进行分类。