模式识别是对样本进行聚类，感知器算法是通过迭代计算修正权向量，使样本满足条件，从而实现分类。本程序对感知器算法进行了改进，当权向量不满足时，立即退出此轮计算，进入下一轮迭代，从而减少了计算次数。程序对代码有详细注释，对样本的个数和维数自动判别。-Pattern recognition, clustering samples, perception algorithm is iterative correction weight vector samples meet the conditions

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。-Adaboost is an iterative algorithm, its core idea is different classifications for the same training set (weak classifiers), then these weak classifiers together to form a