Zadania:
Wygenerować zbiór danych uczących 2-wymiarowy, w którym będą dwie klasy (klasy są liniowo separowane) i graficznie pokazać wygenerowany zbiór, rozróżniając przynależność elementów zbioru do poszczególnych klas.
Utworzyć perceptron prosty.
Przeprowadzić uczenie neuronu i po nauczeniu, wyrysować linię decyzyjną.
Przeprowadzić symulację nauczonego neuronu.
Graficznie pokazać, do której klasy przynależy element x.
// Przykład generowania danych wzorcowych 2-wymiarowych
n = 50 //liczba wzorcw
K1 = 15*rand(2,n)+5 // klasa I
K2 = 15*rand(2,n)+25 // klasa II
P = [K1,K2] // połączenie wzorców w jeden zbiór
plot(K1(1,:), K1(2,:),'rx', K2(1,:), K2(2,:),'bo') //rysunek
Jak ten kod ma wygląć w SCILAB ?