clear all;
close all;
clc; %生成两组已标记数据
randn('seed',);
mu1=[ ];
S1=[0.3 ;
0.35 ;
0.4];
P1=mvnrnd(mu1,S1,); mu2=[ ];
S2=[1.2 ;
1.85 ;
1.9];
P2=mvnrnd(mu2,S2,);
P = [P1;P2]'; %设置标记
T1 = zeros(,);
T2 = ones(,);
T = [T1;T2]'; net=newp([ ; ; ],); %生成感知器,net是返回参数
net.trainParam.epochs=; %设置训练次数最大是10
net=train(net,P,T); %利用训练集对感知器进行训练 plotpv(P,T); %画出数据
plotpc(net.iw{},net.b{}) %画出分类线 %生成测试数据
mu2=[ ];
S2=[1.2 ;
1.85 ;
1.9];
Q=mvnrnd(mu2,S2,)';
Y=sim(net,Q) ; %Y是利用感知器net对Q进行分类的结果
figure;
plotpv(Q,Y); %画出输入的结果表示的点
plotpc(net.iw{},net.b{}) %画出分类线

对已标记数据分类:

对测试数据分类:

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