感知器数据分类算法步骤
W,  训练样本X把权重向量初始化为0，或把每个分量初始化为[0,1]间任意小数把训练样本输入感知器，得到分类结果（-1或1）根据分类结果更新权重向量
步调函数与阈值
权重更新算法
W(j) = W(j) + ▽W(j)▽W(j) = η * (y - y') * X(j)η 表示学习率，是一个[0, 1]间的一个小数y 是输入样本的正确分类，y'是感知器计算出来的分类。