实验报告+代码+数据集
1、掌握Fisher线性判别的基本原理
2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题
1、熟悉感知器算法。
2、掌握感知准则函数分类器设计方法。
3、掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行多类分类。
2021-03-21 22:13:19
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用Python实现模式识别中的感知器算法，测试数据在压缩包的data.txt文件中，结果会输出每一次权值向量的调整以及迭代次数和最终权值向量。
2021-03-07 21:31:34
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基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考资料
网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1gQ_BHGWOGpmYv86gyv6EuQ
提取码：xigi
2019-12-21 22:22:37
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模式识别的课程，第三章有设计感知器。该代码按照书上算法而设计，可以实现分类功能。并对算法进行了部分优化，当条件不满足时，即更新W时，就重新迭代，可以减小计算次数。本文档一个function文件，一个是调用的M文件，最后的画图也一并给出。
2019-12-21 20:17:32
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