在 Octave 中绘制决策边界线

Question

我一直在学习机器学习课程，目前正在研究分类。我实现了分类算法并获得了参数和成本。作业已经有一个绘制决策边界的函数，它起作用了，但我试图阅读他们的代码并且无法理解这些行。

plot_x = [min(X(:,2))-2,  max(X(:,2))+2]; 
% Calculate the decision boundary line
plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1));

有人解释一下吗？

Answer 1

我也跟你一样的课程。我猜代码的作用是在决策线上生成两个点。

如您所知，您具有以下功能：

theta0 + theta1 * x1 + theta2 * x2 = 0

可以改写为：

c + mx + ky = 0

其中x和y是对应于x1和的轴x2，c是theta(0)或 y 轴截距，m是斜率 或theta(1)，并且k是theta(2)。

这个方程 ( c + mx + ky = 0) 对应于决策边界，因此代码为x(or x1)寻找两个值，它们覆盖整个数据集（-2 和 +2 in plot_x minandmax函数），然后使用该方程找到相应的y（或x2）值。最后，可以绘制决策边界 -- plot(plot_x, plot_y)。

换句话说，它所做的是使用方程生成两个点来在图形上绘制线，这样做的原因是 Octave 无法绘制给定方程的线。

希望能帮到你，如有语法错误或解释不清楚^.^

重新排列方程对我有帮助，所以在这里添加：

plot_y = -1/theta2 (theta1*plot_x + theta0)

注意到，在八度开始该指数在1，不为0，所以theta(3) = theta2，theta(2) = theta1和theta(1) = theta0。

这个plot_y等式等价于：

c + mx + ky = 0             <=>
        -ky = mx + c        <=>
          y = -1/k (mx + c)