可以对二维三类样本进行分类

资 源 简 介

可以对二维三类样本进行分类

详 情 说 明

这个程序针对模式识别和神经网络学习中的核心问题——样本分类——提供了直观的解决方案。它专门处理二维空间中的三类样本分类任务，不仅能够完成分类，还能可视化决策边界，非常适合初学者理解分类原理。

程序的核心在于实现了分类模型对二维数据的划分。通过计算或训练，模型能够找到不同类别之间的分界面，这些界面在二维平面上表现为直线或曲线，将不同类别的样本区域清晰地划分开来。对于模式识别学习者，这直接展示了如何用数学或学习方法区分不同类别；对于神经网络入门者，则能直观看到网络如何通过调整参数形成分类边界。

该实现强调实用性，避免了复杂的优化或冗余功能，代码结构精简。用户可通过调整参数观察分界面变化，理解分类器的工作原理。这种可视化学习方式尤其适合掌握以下概念：特征空间划分、线性/非线性分类、以及模型决策的几何解释。对理解更复杂的分类器（如多层神经网络）的基础行为也有帮助。