使用有界条件数的感知机

使用scikit-learn库中的Perceptron类，并设置max_iter和penalty参数来实现。具体步骤如下：

1. 导入库和数据集

from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=1, n_clusters_per_class=1, random_state=42)

2. 创建感知机模型并训练

model = Perceptron(max_iter=1000, penalty='elasticnet', alpha=0.001, random_state=42)
model.fit(X, y)

其中，max_iter指定了最大迭代次数，penalty使用了elasticnet正则化，可以限制权重的大小，alpha是正则化强度，random_state用于控制随机性。

3. 可视化结果

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap='coolwarm')
x_ = np.linspace(-5, 5)
w = model.coef_[0]
a = -w[0] / w[1]
y_ = a * x_ - (model.intercept_[0]) / w[1]
plt.plot(x_, y_, '-')
plt.xlim((-5, 5))
plt.ylim((-5, 5))
plt.show()

通过上述方法，可以使用具有有界条件数的感知机来分类数据集。