用matlab编写用感知准则函数判别方法对二维数据进行分类的通用函数,写出代码
时间: 2024-03-16 13:47:15 浏览: 17
好的,以下是用Matlab编写的感知准则函数判别方法对二维数据进行分类的通用函数的代码:
```matlab
function w = perceptron(X,Y,maxIter)
% X: 特征矩阵,每一行表示一个样本的特征
% Y: 标签向量,每个元素表示一个样本的类别
% maxIter: 最大迭代次数(可选参数,默认为1000)
% 设置迭代次数
if nargin < 3
maxIter = 1000;
end
% 初始化权值向量
[m,n] = size(X);
w = zeros(n+1,1);
% 扩展特征矩阵,添加一列常数项
X = [ones(m,1), X];
% 迭代更新权值向量
for iter = 1:maxIter
for i = 1:m
if Y(i) * (w' * X(i,:)') <= 0
w = w + Y(i) * X(i,:)';
end
end
end
```
该函数的输入参数为特征矩阵X、标签向量Y和最大迭代次数maxIter(可选参数,默认为1000),输出参数为分类器的权值向量w。
在函数内部,首先根据特征矩阵X的维度初始化权值向量w为0向量,并将特征矩阵X扩展一列常数项,方便后续的计算。然后在每次迭代中遍历所有样本,如果某个样本被错误分类,则根据感知准则函数进行权值向量的更新。最终输出更新后的权值向量w。
需要注意的是,以上代码中的normalize、splitData、plotData和plotBoundary都不在该函数中实现,需要根据具体问题进行实现。