其中的界面方程需要不断地修正
将训练样本集构成增广向量的形式,并规范化处理。任取权向量w(1),开始迭代。
用全部训练样本进行一轮迭代,修正权向量。
分析分类的结果,只要有一个错误的分类,则回到步骤 2,直到对所有样本正确分类。
感知器算法是一种赏罚过程: 分类正确,则权向量不变。 分类错误,则对其修改。
收敛定理: 若训练模式是线性可分的,感知器训练算法在有限次迭代后可以收敛到正确的矢量w。