用python编程，自编函数感知器二分类算法的分类。并对sklearn数据库中鸢尾花数据去掉一个类（去掉virginica类或者versicolor类，剩下的两个类，需要把y的值分别赋为1和-1，）的数据留下两个类的数据，进行分类。

好的，下面是一个示例代码，用于实现感知器二分类算法并对鸢尾花数据进行分类：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

def perceptron_classification(X_train, y_train, X_test):
    """
    使用感知器算法进行二分类任务的分类
    
    参数：
    X_train: 训练数据特征矩阵，形状为 (n_samples, n_features)
    y_train: 训练数据标签，形状为 (n_samples,)
    X_test: 测试数据特征矩阵，形状为 (n_samples, n_features)
    
    返回值：
    预测结果，形状为 (n_samples,)
    """
    max_iterations = 1000  # 最大迭代次数
    learning_rate = 0.1  # 学习率
    
    n_samples, n_features = X_train.shape
    weights = np.zeros(n_features)
    bias = 0
    
    for _ in range(max_iterations):
        for i in range(n_samples):
            if y_train[i] * (np.dot(X_train[i], weights) + bias) <= 0:
                weights += learning_rate * y_train[i] * X_train[i]
                bias += learning_rate * y_train[i]
    
    y_pred = np.sign(np.dot(X_test, weights) + bias)
    
    return y_pred

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 获取特征矩阵和标签
X = iris.data
y = iris.target

# 去掉virginica类或者versicolor类的数据，将剩下的两个类的标签赋为1和-1
X = X[y != 2]
y = y[y != 2]
y[y == 0] = -1

# 随机打乱数据
random_indices = np.random.permutation(len(X))
X = X[random_indices]
y = y[random_indices]

# 划分训练集和测试集
split_index = int(0.8 * len(X))
X_train = X[:split_index]
y_train = y[:split_index]
X_test = X[split_index:]

# 执行分类
predictions = perceptron_classification(X_train, y_train, X_test)
print(f"预测结果：{predictions}")

在这个示例中，我们使用了sklearn库中的`load_iris`函数来加载鸢尾花数据集。然后，我们根据要求去掉了virginica类或者versicolor类的数据，并将剩下的两个类的标签赋为1和-1。接下来，我们使用自编的感知器算法对训练数据进行分类，并使用训练好的模型对测试数据进行预测。最后，我们打印出预测结果。

请注意，感知器算法是一个简单而直观的二分类算法，但它在某些情况下可能无法收敛或得到最优解。在实际应用中，你可能需要使用更复杂的分类算法来获得更好的性能。