已知样本集((1,1 )T, −1) , ((-1,-1 )T, 1) , ((1,- 1)T, 1) , ((-1, 1)T, −1),用感知器训练学习权值,用matlab编写代码
时间: 2023-08-18 11:10:48 浏览: 31
下面是用Matlab实现感知器算法的代码:
```matlab
% 初始化训练数据
X = [1 1 -1 -1; 1 -1 1 -1];
Y = [-1 1 1 -1];
% 初始化权重和偏置
W = randn(1,2);
b = randn(1);
% 设置学习率和迭代次数
lr = 0.1;
n = 10000;
% 训练感知器
for i = 1:n
% 随机选取一个样本
idx = randi(length(Y));
x = X(:,idx);
y = Y(idx);
% 计算预测值和误差
a = W*x + b;
if sign(a) ~= y
e = y - sign(a);
else
continue;
end
% 更新权重和偏置
dW = lr*e*x';
db = lr*e;
W = W + dW;
b = b + db;
end
% 测试模型
X_test = [1 -1; -1 1];
Y_test = [-1 1];
A_test = W*X_test + b;
Y_pred = sign(A_test);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
```
代码中先初始化了训练数据和权重偏置,然后进行感知器算法的训练。每次随机选取一个样本,计算预测值和误差,然后根据误差更新权重和偏置。最后用测试数据测试模型的准确率。
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