基于matlab使用单层感知机实现对鸢花集的分类，无隐藏层。在感知器中，您需要将物种标记为“1”和“-1”，因此需要完成三个分类子任务分类三种花，有完整的代码，不使用自带的神经网络工具箱

好的，以下是基于 Matlab 的单层感知机代码实现鸢花集分类：

首先，我们需要加载鸢花数据集：

load fisheriris;
X = meas(1:100,3:4);
Y = (1:100)';
Y(Y<=50) = -1;
Y(Y>50) = 1;

% 随机打乱数据集
idx = randperm(100);
X = X(idx,:);
Y = Y(idx);

这里我们只选择了鸢花数据集的两个特征，并且将标签分别设置为“1”和“-1”。然后，我们将数据集随机打乱。

接着，我们需要初始化感知器参数：

w = rand(2,1);
b = rand();

这里我们将权重和偏置都初始化为随机值。

然后，我们可以开始训练感知器：

epochs = 100;
learning_rate = 0.1;

for epoch = 1:epochs
    for i = 1:size(X,1)
        x = X(i,:)';
        y = Y(i);
        a = w'*x + b;
        if y*a <= 0
            w = w + learning_rate*y*x;
            b = b + learning_rate*y;
        end
    end
end

这里我们使用了简单的批量梯度下降算法进行训练，每个 epoch 遍历一次数据集，对于每个数据点，如果预测结果与真实标签相反，就进行参数更新。

最后，我们可以使用训练好的感知器进行预测：

pred = sign(X*w + b);
acc = sum(pred == Y) / length(Y);
disp(['Accuracy: ', num2str(acc)]);

这里我们使用了符号函数 sign() 对预测结果进行二元分类，然后计算准确率。

完整的代码如下：

load fisheriris;
X = meas(1:100,3:4);
Y = (1:100)';
Y(Y<=50) = -1;
Y(Y>50) = 1;

% 随机打乱数据集
idx = randperm(100);
X = X(idx,:);
Y = Y(idx);

w = rand(2,1);
b = rand();

epochs = 100;
learning_rate = 0.1;

for epoch = 1:epochs
    for i = 1:size(X,1)
        x = X(i,:)';
        y = Y(i);
        a = w'*x + b;
        if y*a <= 0
            w = w + learning_rate*y*x;
            b = b + learning_rate*y;
        end
    end
end

pred = sign(X*w + b);
acc = sum(pred == Y) / length(Y);
disp(['Accuracy: ', num2str(acc)]);