单层感知机伪代码

以下是单层感知机的伪代码：

1. 初始化权重向量 w 和偏置 b
2. 初始化学习率 alpha
3. 初始化迭代次数 max_iter
4. 初始化错误分类数 error_count

5. 对于每个训练样本 (x, y) 进行下列步骤：
   6. 计算感知机的输出值：
      7. output = sign(w · x + b)
   8. 如果输出值和实际标签不一致：
      9. 更新权重向量和偏置：
         10. w = w + alpha * y * x
         11. b = b + alpha * y
         12. error_count = error_count + 1

13. 重复步骤 5-12，直到达到最大迭代次数或错误分类数为 0

14. 返回训练好的权重向量 w 和偏置 b

其中，x 是输入向量，y 是对应的标签，w 是权重向量，b 是偏置，alpha 是学习率，max_iter 是最大迭代次数，error_count 是错误分类数。步骤 10 和 11 是感知机的权重更新规则，通过计算预测值和实际值之间的差异来调整权重和偏置，使得感知机能够更准确地分类样本