基于matlab使用单层感知机对鸢尾花进行分类的代码，数据集分为训练集和测试集，不能使用自带的神经网络工具箱

好的，以下是一个基于 Matlab 的单层感知机代码，用于对鸢尾花进行分类：

首先，我们需要加载数据集，这里使用了自带的鸢尾花数据集，代码如下：

load fisheriris
x = meas(1:100,3:4);
y = (1:100)';
y(1:50) = -1;

然后，我们需要对数据进行处理，将训练集和测试集分开。这里我们将前80个样本作为训练集，后20个样本作为测试集。代码如下：

train_x = x(1:80,:);
train_y = y(1:80,:);
test_x = x(81:100,:);
test_y = y(81:100,:);

接下来，我们需要初始化权重和偏置，这里我们将它们都初始化为0。代码如下：

w = zeros(size(train_x,2),1);
b = 0;

然后，我们定义激活函数和损失函数，这里使用的是 sigmoid 激活函数和平方损失函数。代码如下：

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

function loss = loss(y_pred, y_true)
    loss = (y_pred - y_true).^2;
end

接下来，我们开始训练模型。训练过程中，我们使用随机梯度下降法来更新权重和偏置。代码如下：

lr = 0.01;  % 学习率
for epoch = 1:100
    % 随机打乱训练集
    idx = randperm(size(train_x,1));
    train_x = train_x(idx,:);
    train_y = train_y(idx,:);
    % 遍历训练集
    for i = 1:size(train_x,1)
        % 前向传播
        z = train_x(i,:)*w + b;
        y_pred = sigmoid(z);
        % 反向传播
        dw = (y_pred - train_y(i))*train_x(i,:)';
        db = (y_pred - train_y(i));
        % 更新权重和偏置
        w = w - lr*dw;
        b = b - lr*db;
    end
    % 计算损失
    z_train = train_x*w + b;
    y_pred_train = sigmoid(z_train);
    loss_train(epoch) = sum(loss(y_pred_train,train_y))/size(train_x,1);
    z_test = test_x*w + b;
    y_pred_test = sigmoid(z_test);
    loss_test(epoch) = sum(loss(y_pred_test,test_y))/size(test_x,1);
end

最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。代码如下：

z = test_x*w + b;
y_pred = sigmoid(z);
y_pred(y_pred>=0.5) = 1;
y_pred(y_pred<0.5) = -1;
acc = sum(y_pred==test_y)/size(test_x,1);
fprintf('accuracy: %f\n',acc);

以上就是一个基于 Matlab 的单层感知机代码，用于对鸢尾花进行分类。