用matlab通过感知器算法程序实现2分类

代码直接复制到matlab就可以直接运行，如下：

%编写感知器算法程序，求下列模式分类的解向量：（三维，8个样本，二分类的题）
%8个样本分别是
x1=[0;0;0],x2=[1;0;0],x3=[1;0;1],x4=[1;1;0]
x5=[0;0;1],x6=[0;1;1],x7=[0;1;0],x8=[1;1;1]
%放入一个2维数组里面，方便计算
x=[[0;0;0],[1;0;0],[1;0;1],[1;1;0],[0;0;1],[0;1;1],[0;1;0],[1;1;1]]
%初始w
w1=[-1,-2,-2,0]
%转变成增广向量
x(4,:)=1
x1=x
%属于第二类样本*（-1）
for i=5:8
    x1(:,i)=-1*x1(:,i)
end

% 初始化参数，c是校正增量，这里设置为1，W是存储每次更新后的权向量参数w，
% D表示存储计算准则函数后的结果
% flag：表示如果准则函数为大于0的值，就会+1，一共8个样本，一轮过后如果都满足要求的话
%       flag=8，则可以退出循环了，如果不满足的话，就会flag清零，并继续迭代
% j表示迭代数次数

c=1
W=[]
D=[]
flag=0
j=0
while flag<8 %记录是否都大于0
    for i =1:8
        d = w1*x1(:,i);

        if d <= 0
            w1 = w1 + c*x1(:,i).';
        else
            w1 = w1;
            flag = flag+1
        end
        W = [W;w1];
        D = [D;d]
    end
    j=j+1 
    if flag<8
        flag=0
    end
end
%画图，x，y都取值在[-1，1],去了50个
x3 = linspace(-1,1,50);
y3 = x3; %设置y轴范围
[X,Y] = meshgrid(x3,y3); %将其x，y轴网格化
%由得出的w1将公式化简得到Z
Z3=(1+3*X-2*X)/3
%绘制曲面
Fig = mesh(X,Y,Z3); %绘制三维曲面图
hold on;%保留图形
%将样本点画在幕布上，实心点
x2=x(1,:);y2=x(2,:);z=x(3,:);
scatter3(x2,y2,z,'filled')%散点图
saveas(gcf,'result.jpg');

结果如图所示：