合并iris标签中2，3类，并用感知机对新类别数据进行判别

首先，可以使用sklearn库中的load_iris函数加载iris数据集。然后，将标签中的2和3类合并为一类，可以使用如下代码：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将标签中的2和3类合并为一类
y[y==2] = 1
y[y==3] = 1

接下来，可以将数据集划分为训练集和测试集，并使用sklearn库中的Perceptron类来训练感知机模型进行分类。代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练感知机模型
perceptron = Perceptron(random_state=42)
perceptron.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测并计算准确率
y_pred = perceptron.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

需要注意的是，在将标签中的2和3类合并为一类之后，标签中只会剩下0和1两类。因此在使用Perceptron模型进行分类时，需要将类别数设置为1。