49、基于归一化感知器的输入向量分类(matlab)

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1、基于归一化感知器的输入向量分类的原理及流程

归一化感知器是一种分类算法，其原理基于感知器算法，但是在输入向量上进行了归一化处理，以提高算法的性能和稳定性。

流程如下：

输入向量归一化：对每个输入向量进行归一化处理，将其值缩放到一定的范围内，通常是将每个特征值除以其范数（模长）。 初始化参数：初始化权重向量和偏置项。 计算预测值：根据当前的权重向量和偏置项，计算输入向量的预测值。 判断分类结果：根据预测值判断输入向量的分类结果。 更新参数：根据分类结果和真实标签之间的差异，更新权重向量和偏置项。 重复步骤3至步骤5：迭代计算，直至收敛或达到设定的迭代次数。

通过归一化感知器，可以更加准确地区分不同的类别，在处理高维度数据时也可以有效防止输入向量之间的差异对分类结果的影响。

2、归一化感知器的输入向量分类说明 解决问题

2 输入硬限制神经元被训练为将 5 个输入向量分类为两个类别。

说明

一个输入向量比其他输入向量大得多，使用 LEARNPN 进行训练还是很快的。

3、输入数据 说明

X 中的五个列向量中的每一个都定义了一个二元素输入向量，行向量 T 定义了向量的目标类别。

4 个输入向量的幅值远远小于绘图左上角的第五个向量。

感知器必须将 X 中的 5 个输入向量正确分类为由 T 定义的两个类别。

代码

X = [ -0.5 -0.5 +0.3 -0.1 -40; ...
      -0.5 +0.5 -0.5 +1.0 50];
T = [1 1 0 0 1];
figure(1)
plotpv(X,T);

视图效果

3、创建网络 说明

PE

文章来源:https://blog.csdn.net/XU157303764/article/details/139787623