随机撒点分类

资 源 简 介

随机撒点分类

详 情 说 明

在MATLAB中实现随机撒点分类的核心思路是结合点间距离与干扰评估的动态分类策略。该算法的优势在于优先处理高置信度样本，逐步解决复杂场景，适用于需要空间分布分析的场景如无线传感器网络部署或资源分配优化。

算法首先计算所有随机生成点之间的欧氏距离矩阵，量化每个点受邻近点的干扰程度。通过设定干扰阈值，将点集分为两类：低干扰点（可直接明确分类）和高干扰点（需要特殊处理）。低干扰点通常位于稀疏区域，可直接划分到独立类别；而高干扰点群则需要采用密度聚类或二次划分策略，比如基于中心点辐射或边界重组的方式进一步细化分类。

这种分层处理方式既保留了随机分布的原始特征，又通过干扰评估实现了分类结果的合理性。实际应用中可通过调整距离权重或干扰阈值来平衡分类精度与计算效率，比如在物联网节点部署时优先确保关键区域的低干扰覆盖。