修改下列代码data = [0.5 0.5 1 0.2 1 0 1 1 5 5 6 5.5 6 6 7 0 6 0.5 7 -1 8 -0.5]; % 更改初始聚类中心和类别数目 k = 3; centers = [1 0.5]; while true % 计算每个数据点属于哪个聚类中心 distances = pdist2(data, centers); [~, labels] = min(distances, [], 2); % 更新聚类中心点 new_centers = zeros(k, 2); for i = 1:k new_centers(i,:) = mean(data(labels == i,:)); end % 判断聚类中心是否变化 if isequal(centers, new_centers) break; end centers = new_centers; end % 可视化结果 scatter(data(:,1), data(:,2), [], labels, 'filled');

这段代码实现了k-means聚类算法，并对给定的数据进行聚类。如果你要修改初始聚类中心和类别数目，可以更改以下两行代码：

k = 3; 
centers = [1 0.5];

其中，`k`表示聚类的类别数目，`centers`表示初始聚类中心点的坐标。

如果你想修改聚类数据，可以修改以下一行代码：

data = [0.5 0.5         1 0.2         1 0         1 1         5 5         6 5.5         6 6         7 0         6 0.5         7 -1         8 -0.5];

其中，`data`表示要聚类的数据，每两个数为一组，表示该数据的坐标。修改后，运行代码即可得到新的聚类结果。

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2.在MATLAB环境下设计感知器神经网络实现简单的分类运算。 已知： 输入矢量: x=[-0.5 -0.5 0.3 0; -0.5 0.5 -0.5 1]; 目标矢量：d=1100

在MATLAB中设计感知器神经网络（Perceptron Neural Network）用于简单分类，首先需要了解基本的神经网络结构和训练过程。以下是一个简化的步骤：

1. **导入所需库**:

% 导入必要的工具箱
addpath('toolbox') % 假设toolbox文件夹包含neural network工具箱

2. **数据准备**:

x = [-0.5 -0.5 0.3 0; -0.5 0.5 -0.5 1];
d = [1; 0]; % MATLAB中的目标向量通常是行向量，这里的目标是将第一行为1（正样本），第二行为0（负样本）

3. **创建神经网络模型**:

hidden_layer_size = 1; % 隐藏层节点数（对于二分类任务，通常仅需一个隐藏节点）
net = patternnet(hidden_layer_size); % 创建一个感知器网络模型

4. **设置训练选项**:

options = trainingOptions('traingdx', ... % 使用梯度下降训练
    'MaxEpochs', 100, ... % 最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 1, ... % 每次更新使用单个样例
    'InitialLearnRate', 0.1, ... % 初始学习率
    'Shuffle', 'every-epoch'); % 每个epoch打乱数据顺序

5. **训练网络**:

net = train(net, x, d, options); % 训练网络

6. **评估性能**:

y_pred = net(x); % 对输入数据进行预测
accuracy = sum(y_pred == d) / numel(d) * 100; % 计算准确率

7. **可视化决策边界** (如果需要)：

figure;
plot(x(:,1), x(:,2), 'o', 'MarkerFaceColor', {'b g'}, ...
     'MarkerEdgeColor', 'none', 'DisplayName', ['Data Points', 'Class 1', 'Class 0']);
decisionBoundary(net, x);
title(['Accuracy: ', num2str(accuracy), '%']);

注意：这个例子假设输入是二维的，并且已经预处理过。对于实际应用，可能需要对数据进行标准化或其他预处理步骤。

transforms.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, hue=0.5)

This transformation randomly adjusts the brightness, contrast, and hue of an image. The brightness parameter controls how much the brightness of the image is adjusted, with a value of 0.5 indicating that the brightness can be increased or decreased by up to 50%. The contrast parameter controls how much the contrast of the image is adjusted, with a value of 0.5 indicating that the contrast can be increased or decreased by up to 50%. The hue parameter controls how much the hue of the image is adjusted, with a value of 0.5 indicating that the hue can be shifted up or down by up to 50% of the color wheel. This transformation is often used to increase the robustness of a model by introducing variations in the appearance of the training data.