ValueError: Invalid parameter 'alpha' for estimator Pipeline(steps=[('scaler', StandardScaler()), ('Perceptron', Perceptron())]). Valid parameters are: ['memory', 'steps', 'verbose'].

这个错误通常是因为您尝试使用一个未定义的参数，或者参数名称拼写错误，导致模型构建失败。

在您的代码中，您使用了 `'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01]` 作为参数，但是这个参数实际上是用于设置 `SGDClassifier` 模型的，而不是 `Perceptron` 模型。因此，您需要将这个参数从参数网格中移除，或者将其替换为 `Perceptron` 模型支持的参数。

例如，以下代码演示了如何使用正确的参数设置来构建一个 `Pipeline` 模型：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
merged_train_norm_vec = scaler.fit_transform(merged_train_norm_vec)

# 参数设置
param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'],
              'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01],
              'max_iter': [100, 500, 1000],
              'tol': [0.001, 0.01, 0.1]}

# 模型构建
model = Pipeline([('scaler', scaler), ('Perceptron', Perceptron())])

# 交叉验证
k = 10
cv = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True)

# 网格搜索
grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=cv, scoring='accuracy')
grid.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train)

# 输出最优参数和分类准确率
print('Best params:', grid.best_params_)
print('Best score:', grid.best_score_)

在这个例子中，我们使用了 `Perceptron` 模型，并设置了 `penalty`、`max_iter` 和 `tol` 等参数。您可以根据您的需要修改这些参数，或者添加其他支持的参数。