matlab感知器代码并图像验证

以下是一个简单的 MATLAB 感知器代码示例：

% 输入数据
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
% 期望输出
y = [0; 0; 0; 1];
% 权重向量，初始随机值
w = rand(1, size(X,2));
% 学习率
lr = 0.1;
% 迭代次数
epochs = 1000;

for i = 1:epochs
    % 计算输出
    output = X * w';
    % 应用阈值函数（0或1）
    output = output >= 0;
    % 计算误差
    error = y - output;
    % 更新权重
    delta_w = lr * error' * X;
    w = w + delta_w;
end

% 测试模型
test = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
output = test * w';
output = output >= 0;
disp(output);

这段代码实现了一个简单的感知器，用于解决 XOR 问题。在这个问题中，输入是两个二进制数字，输出是它们的异或结果（0或1）。

代码中的 `X` 变量是输入数据，`y` 是期望输出。`w` 是权重向量，初始随机值。`lr` 是学习率，`epochs` 是迭代次数。

在 for 循环中，我们计算输出，然后应用阈值函数将输出转换为0或1。然后计算误差并更新权重。最后，我们测试模型并输出结果。

为了验证模型，我们可以用一个简单的图像来表示 XOR 问题。以下是一个 XOR 图像的 MATLAB 代码示例：

% XOR 图像
x = [0 0 1 1];
y = [0 1 0 1];
c = [0 1 1 0];
scatter(x, y, [], c, 'filled');

这段代码将一个包含四个点的散点图绘制到屏幕上。每个点的坐标表示两个输入，颜色表示输出。在这个图中，红色和绿色点表示输出为0，蓝色点表示输出为1。

将这两段代码结合起来，我们可以验证我们的感知器是否正确地解决了 XOR 问题。