1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。 2实验要求 1）从iris数据的每个样本中取出三个特征作为分类特征，并且将样本点画出； 2）从每个类别的数据中抽取45个样本作为训练样本，5个样本作为测试样本， 3）用感知器批处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 4）用感知器单步处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 5）用多类分类器的逐步修正的方法对三个类别进行分类，写出每个类别的判别函数，画出分类面 6）将测试样本分别应用在分类器上，对测试样本进行判别，将判别结果进行显示。

根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码，实验环境为anaconda python3.6，感知器算法进行分类，数据为网上的花瓣数据，100个样本

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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。

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