%輸入樣本點及其相應的類別,其中有一個奇異點
P=[-0.5  -0.5   0.3  -0.1  0.2   0.0   0.6  0.8  60;
    -0.5   0.5  -0.5   1.0  0.5  -0.9  0.8  -0.6 20];
T=[1 1 0 1 1 0 1 0 1];
%在坐標圖上繪出樣本點
plotpv(P,T);
%建立一個感知器網絡
figure;
plotpv(P,T);
net=newp([-1 60;1 20],1);
handle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});
%利用樣本點訓練網絡并繪出得到的分類線
E=1;
while (sse(E)),
   [net,Y,E]=adapt(net,P,T);
   handle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},handle);
end;
%局部放大分類線圖
figure;
plotpv(P,T);
plotpc(net.iw{1},net.b{1});
axis([-2 2 -2 2]);
%選擇10個點來測試網絡
testpoints=[-0.5  0.3 -0.9  0.4 -0.1  0.2 -0.6  0.8  0.1 -0.4;
            -0.3 -0.8 -0.4 -0.7  0.4 -0.6  0.1 -0.5 -0.5  0.3];
a=sim(net,testpoints);
%在坐標圖上繪出網絡的分類結果及分類線
figure;
plotpv(testpoints,a);
plotpc(net.iw{1},net.b{1});