感知機算法屬于比較簡單的分類器算法，但是跟邏輯回歸和支持向量機一樣屬于構建分類超平面。

不同的是感知機采用分錯的樣本與分類超平面的距離作為損失函數，下面的算法基于隨機梯度下降法，采用異步方式達到收斂狀態

function [w,b]=perceptionLearn(x,y,learningRate,maxEpoch)

% Perception Learn Algorithm

% x,y 一行為一個樣本，y取值{-1,+1}

[m,n]=size(x);

w=zeros(n,1);

b=0;

finish=true;

for epoch=1:maxEpoch

for samlendex=1:m

if sign(x(samlendex,:)*w+b)~=y(samlendex)

finish=false;

w=w+learningRate*y(samlendex)*x(samlendex,:)'

%w=w/(w'*w);

b=b+learningRate*y(samlendex)

end

end

if finish==true

break;

end

end

測試函數：

clear;clc;

x=[3,3;4,3;1,1];

y=[1,1,-1];

[w,b]=perceptionLearn(x,y,1,20)

原文：http://blog.csdn.net/zhangzhengyi03539/article/details/46565739

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab求感知距离的命令,感知机算法(MATLAB)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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