PCL线和PLA线是机器学习中常用的线性分类器。
它们之间的区别如下：
1. 线性函数表达式：PCL线使用“点线距”(point-line distance)，而PLA线使用“点线符号”(point-line sign)来表示线性函数。PCL线通过计算点到线的欧式距离来判断点的类别，而PLA线则通过计算点到线的投影来判断点的类别。
2. 分类错误处理：PCL线很难处理分类错误，因为它只计算点到线的距离，而不考虑点的符号。如果一个点在线的一侧，但被错误分类，PCL不能正确地调整线的位置。而PLA线可以通过更新线的权重来纠正分类错误。
3. 收敛性：PCL线没有收敛性的保证，即如果样本不是线性可分的，PCL线可能无法找到将所有样本正确分类的线。而PLA线具有收敛性，即在有限步骤内可以找到将所有样本正确分类的线。
4. 适用范围：PCL线适用于处理线性可分的样本，即可以通过一条线将正负样本完全分开。而PLA线适用于处理线性不可分的样本，即不能用一条线将正负样本完全分开，但仍然希望找到一个可以将样本尽可能正确分类的线。总之，PCL线和PLA线在线性分类中有着不同的工作原理和适用范围，PLA线相比于PCL线更加灵活和可靠。
