matlab线性分类器的设计(共13页).doc

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资源描述

精选优质文档-倾情为你奉上线性分类器设计1 问题描述对“data1.m”数据,分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器,分别画出决策面,并比较性能。(注意讨论算法中参数设置的影响。)2 方法描述2.1 感知机算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt提出的,即具有自学习能力的感知器(Perceptron)神经网络模型,用来模拟动物或者人脑的感知和学习能力。这个算法被提出后,受到了很大的关注。感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置:它是第一个从算法上完整描述的神经网络,是一种具有分层神经网络结构、神经元之间有自适应权相连接的神经网络的一个基本网络。感知器的学习过程是不断改变权向量的输入,更新结构中的可变参数,最后实现在有限次迭代之后的收敛。感知器的基本模型结构如图1所示:图1 感知器基本模型其中,X输入,Xi表示的是第i个输入;Y表示输出;W表示权向量;w0是阈值,f是一个阶跃函数。感知器实现样本的线性分类主要过程是:特征向量的元素x1,x2,xk是网络的输入元素,每一

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