В таких методах как линейный классификатор, метод опорных векторов, искусственные нейроные сети осуществляется поиск плоскости или поверхности, которая разделяет точки наилучшим образом, при этом эта поверхность задаётся в вектороном или параметрическом виде. Существуют ли методы, в которых на выходе я бы получал не набор параметров, а пространственное растровое изображение, каждый воксел которого хранил бы числовое значение определяющее принадлежность всех точек, лежащих внутри данного вокселя, к тому или иному классу?
Ниже представлены собственные попытки осуществления данного подхода.
Следующие изображения были получены путем представления каждой точки в виде RBF, таким образом каждая точка получила некую область влияния, которую можно сохранить в растровом виде.
Тесты на моделях данных
Тест с
реальными данными :
Средний
Простой
