clear all;
clc;
%%
%算法
%输入:训练数据集T = {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)};学习率η
%输出:w,b;感知机模型f(x) = sign(w*x+b)
%()选取初值w0,b0
%()在训练集中选取数据(xi,yi)
%()如果yi(w*xi+b)<=
% w = w+η*yi*xi
% b = b+ηyi
%()转至(),直至训练集中没有误分类点
%% %初始化
X = [ ; ; -];%训练集
[sn,fn] = size(X);
y = X(:,fn);%标签
X(:,fn) = [];
fn = fn-;
w = zeros(,);
b = ;
yta = ;%参数η
ok = ;
%%
%循环体
while(ok==)%%%不断的扫描直到所有的实例都满足无误分类点才结束
for i = :sn
if (y(i)*(w'*X(i,:)'+b)<=) w = w + yta*y(i)*X(i,:)'
b = b + yta*y(i)
else
if(i == sn) ok=;
break
end
end
end
end %%
%图示
figure()
plot(X(,:),X(,:),'r.')
hold on
plot(X(,:),'*') %样本
xmin=min(X(:,));
xmax=max(X(:,));
% ymin=min(X(:,));
% ymax=max(X(:,));
xindex=xmin-:(xmax-xmin)/:xmax+;
yindex=w()*xindex+w()*xindex+b;
plot(xindex,yindex)%分类面

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