模式识别第三章-感知器算法.doc

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1、模式识别第三章感知器算法一．用感知器算法求下列模式分类的解向量w：将属于的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式：，，，，，，第一轮迭代：取，因不大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故因不大于0，故因大于0，故因不大于0，故因大于0，故第二轮迭代：因不大于0，故因不大于0，故因大于0，故因大于0，故因不大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故第三轮迭代：因不大于0，故因大于0，故因不大于0，故因大于0，故因不大于0，故因大于0，故因不大于0，故因大于0，故第四轮迭代：因不大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故因大

2、于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故第五轮迭代：因大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故因大于0，故该轮迭代全部正确，因此解向量，相应的判别函数为：二．编写求解上述问题的感知器算法程序1.实验结果截图2.程序代码%程序功能：实现感知器算法%作者：赵晓梅8066%时间：2014.10.5clc;clearall;fprintf('感知器算法');%输入模式样本x=[0,0,0,1;1,0,0,1;1,0,1,1;1,1,0,1;0,0,-1,-1;0,-1,-1,-1;0,-1,0,-

3、1;-1,-1,-1,-1];[N,n]=size(x);%获取样本数目和维数；N为样本数目；n为样本维数C=1;w0=[0,0,0,0]';%初始化解向量w=w0;flag=1;%迭代继续标志，当迭代全部正确时，flag=0，迭代结束k=0;%记录迭代次数while(flag)flag=0;k=k+1;fori=1:Nifw'*x(i,:)'<=0%当迭代错误,w加上相应的xw=w+x(i,:)';flag=1;endendendfprintf('迭代次数%d',k);fprintf('解向量为w=(');forj=1:nfprin

4、tf('%d',w(j));endfprintf(')');fprintf('相应的判别函数为d(x)=');forj=1:n-1fprintf('(%d)x%d+',w(j),j);endfprintf('(%d)',w(j));