Методы SVM или ANN выполняют поиск поверхности, которая наилучшим образом разделяет точки данных. Эта поверхность возвращается в векторной или параметрической форме. Существуют ли методы, возвращающие пространственное растровое изображение, каждый воксел которого содержит числовое значение, определяющее класс для всех точек, лежащих в этом вокселе? Поскольку я относительно новичок в машинном обучении, я не могу быть уверен, что этого раньше не было, или есть некоторые причины, которые делают этот подход бесполезным для реальных данных. Я попробовал этот подход с использованием адаптивной сетки. Приведенные ниже изображения были получены путем представления каждой точки данных с помощью RBF и расчета влияния всех таких RBF для каждого вокселя.
Тесты с фиктивным набором данных. Тест с набором данных почтового индекса: rbf-просмотр f225; воксельный просмотр f10; воксельный просмотр f20; воксельный просмотр f30; просмотр вокселей f50; просмотр вокселей f100