感知器算法实现多类样本的线性分类(Matlab) 原理:略。 步骤: 二分类问题: (1)将第一类样本作为正样本,第二类样本作为负样本。首先,对样本的向量空间进行增广,即对n维向量x的首部或者尾部增加一个参数1,增广为(n+1)维向量,并对其进行规范化,即正样本不做处理,负样本的(n+1)维向量取负。 (2)定义一个(n+...
模式识别感知器算法matlab实现给定样本如下: <D^=(Xl,X2)={(1,0,1),(0,1,1)}⑪=(X3, X4)={(1,1,0),(0,1,0)}使用matlab编制程序如下: X1=[1,0,1];X2=[0,1,1];X3=[1,1,0];X4=[0,1,0];%规格化 y1=[X1,1];y2=[X2,1];y3=[-X3,-1];y4=[-X4,-1];...
文档之家?批处理感知器算法与固定增量感知器算法实现的matlab代码 批处理感知器算法与固定增量感知器算法实现的MATLAB代码 function BatchPerceptron(w1, w2) figure; plot(w1(:,1),w1(:,2),'ro'); hold on; grid on; plot(w2(:,1),w2(:,2),'b+');...
与ACO算法相比,BBO算法能够更快地收敛到最优解,同时具有更好的鲁棒性。与ES算法相比,BBO算法能够更稳定地优化MLP的结构和参数,同时具有更高的分类准确率。与GA算法相比,BBO算法能够更快地找到最优解,同时具有更好的收敛性能。 基于生物地理学的优化器 (BBO) 被用作多层感知器 (MLP) 的训练器。当前的源代码是...