感知机matlab代码

以下是一个简单的感知机 Matlab 代码示例：

% 创建数据集
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
y = [0; 0; 0; 1];

% 初始化权重和偏置
w = randn(2, 1);
b = randn(1);

% 设置学习率和迭代次数
lr = 0.1;
epochs = 50;

% 训练感知机
for i = 1:epochs
    for j = 1:size(X, 1)
        % 计算输出
        a = X(j, :) * w + b;
        y_pred = sign(a);
        
        % 更新权重和偏置
        if y(j) ~= y_pred
            w = w + lr * y(j) * X(j, :)';
            b = b + lr * y(j);
        end
    end
end

% 测试感知机
X_test = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
y_test = [0; 0; 0; 1];
for i = 1:size(X_test, 1)
    a = X_test(i, :) * w + b;
    y_pred = sign(a);
    fprintf('预测结果：%d，真实结果：%d\n', y_pred, y_test(i));
end

该代码实现了一个简单的感知机，用于解决逻辑回归问题。在训练过程中，通过随机梯度下降法不断更新权重和偏置，直到达到预设的迭代次数。在测试过程中，我们使用训练好的模型对新的数据进行预测，并将预测结果与真实结果进行比对。