《模式分类》实验报告2

)*xindex/v(3)-v(l)/v(3);plot(xindex9yindex)%写出实现批处理感知器算法的程序,从v=o开始,将程序应用在32和33类上,同样记下收敛的步数。w23=[ww2<ww3];yy=zeros(l,size(w23,2));%产生1x20的行向量,给y,初值全为()VV=[1;1;1];%给权向量V赋初值kk=0;%k为迭代次数,v(0)=[1;1;1]whileany(yy<=0)fori=l:size(yy,2)yy(i)=vv**w23(:,i);endvv=vv+(sum((w23(:5find(yy<=0)))f))f;kk=kk+l;endVV%显示最终求得的权向量V的值kk%迭代次数值figure(2)plot(sam2(lvXsani2(2,:)/rJ)holdonplot(sam3(l,:Xsam3(2,:)/*f)xxmin=min(min(sam2(l,:)),min(sam3(l,:)));xxmax=max(max(sam2(l,:))9max(sam3(lv)));yymin=min(min(sam2(2,:)),min(sam3(25:)));yymax=max(max(sam2(2,:)Xmax(sam3(2^:)));xxindex=xmiml:(xxmax・xxmin)/l()O:xxmax+l;yyindex=-vv(2)*xxindex/vv(3)-vv(l)/vv(3);plot(xxindex9yyindex)二、程序运行结果(1)对\vl和\v2和的分类迭代次数k=(2)对*2和w3和的分类最终的权向量a=[・29.6000?34.4000・44.7000]迭代次数k=?23三、分析以上的实验中,wl和w2的分类迭代次数为33,w2和w3的分类迭代次数为23,这种差别是因为样本间距不一样导致的。