我被要求在Matlab中训练一个感知器来学习分类数据集（任何，真的）。唯一的限制是数据集必须来自UCI机器学习库。问题是我真的不知道从哪里开始，因为我的老师对他所做的事情非常不好，从来没有很好地解释过。我曾尝试向其他同学寻求帮助，但似乎没有人能得到答案。我希望我可以从这个社区获得帮助，因为这是我的最后一次机会。谢谢你们。
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好吧，我们真的不是你最后的机会。有很多可以从Google轻松找到的教程，示例和资源（例如，搜索“MATLAB perceptron iris” - 虹膜数据集是一个着名的示例数据集，包含在UCI存储库中）。
但这是一个开始。我假设如果您已经设置了在MATLAB中训练感知器的任务，那么您可以访问神经网络工具箱（如果您正在询问如何从头开始实施一个感知器算法MATLAB，查看教科书）。
输入doc nnet。这将打开神经网络工具箱的文档。然后单击标记为“示例”的部分。向下滚动，在名为“Perceptrons”的部分中有几个演示。尝试查看演示“使用2输入感知器分类”或“线性不可分离矢量”。这些演示使用玩具数据集，但应该让您了解如何训练感知器。
然后向上滚动到“模式识别和分类”部分，并查看演示“葡萄酒分类”。此演示使用的Wine数据集是UCI存储库的一部分。调整并结合您现在学到的演示，创建您的教授想要的示例。
神经网络工具箱还附带了ICI数据集，该数据集是UCI存储库的一部分。您也可以在某个地方找到一个以此为例的演示。
希望有所帮助！