模式识别实验报告 1、最大最小距离聚类法 2、K-均值聚类法 3、感知器算法 4、最小均方误差算法

用Julia编写的 一个简单的二元分类感知器算法

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在1943年，沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型，简称麦卡洛可-皮茨神经元（McCullock-Pitts neuron）简称MCP，大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号，当输入信号累加超过一定的值（阈值），就会产生一个输出信号。弗兰克罗森布拉特基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法，同时它还提出了一个自学习算法，此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习，自动的获取到权重系数，通过输入信号与权重系数的乘积来判断神经元是否被激活（产生输出信号）。 一、感知器算法 我们将输入信号定义为一个x向量，x=(x

感知器算法，感知器的学习算法，前馈神经网络感知器

第一类训练样本w1和第二类训练样本w2都写成增广矩阵的形式，

实现模式模式识别中的感知器算法，结构比较简单，容易看懂，而且最后能够自己输入模式进行判断。

模式识别课程用C/C++实现感知器算法。

生物医学工程实验，单层感知器的设计，1.使用 Matlab 编程实现单层感知器。2. 调节学习率η，观察对于不同学习率算法的收敛速度（迭代次数） 3. 用单层感知器处理非线性分类问题，观察结果。

代码是关于神经网络中BP算法的程序，没有调库。根据公式写的算法。数据集是鸢尾花数据集，直接运行main文件，即可看到实验结果。 pre函数为预测函数。