感知器多分类matlab代码
时间: 2023-06-08 15:08:53 浏览: 46
以下是感知器多分类的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 数据集
x = [
3, 3, 1;
4, 3, 1;
1, 1, -1;
1, 3, -1
];
y = [1, 1, -1, -1]';
[n, m] = size(x);
% 初始化感知器参数
W = zeros(m, 1);
b = 0;
lr = 1;
% 训练感知器
max_iter = 100;
for iter = 1:max_iter
for i = 1:n
xi = x(i, :)';
yi = y(i);
if yi * (W' * xi + b) <= 0
W = W + lr * yi * xi;
b = b + lr * yi;
end
end
end
% 预测新的样本标签
x_new = [
2, 2, 1;
3, 2, 1
];
n_new = size(x_new,1);
for i = 1:n_new
xi = x_new(i,:)';
if W' * xi + b > 0
fprintf('(%f,%f,%f) is predicted label 1\n', xi(1), xi(2), xi(3));
else
fprintf('(%f,%f,%f) is predicted label -1\n', xi(1), xi(2), xi(3));
end
end
```
这个代码示例是使用感知器算法对一个三维特征的二分类数据集进行训练和预测的。如果你需要实现多分类任务,请记得根据你的具体需求修改代码并添加相应的标签类别数目。