我有一个由2个不可分离的特征组成的数据集。我将我的空间划分为nxn网格，然后计划将逻辑回归分别应用于这些网格，以找到用于测试数据的nxn参数。我不想弄清楚如何在Matlab中访问特定网格中的点。我已经成功地将空间划分为n * n网格？
谢谢。
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在网格中访问点没有“神奇”的方法，但这里只使用基本数学。如果你创建一个均匀间隔的网格，让我们说n的大小，跨越[0,1] x [0,1]的总空间（为简单起见），那么你可以获得给定新点的单元格的索引（ x，y）通过计算[floor（x * n），floor（y * n）]。例如，n = 10，（x，y）=（0.41,0.12）=＆gt; [floor（x * n），floor（y * n）] = [floor（0.41 * 10），floor（0.12 * 10）] = [4,1]。
然而，将2d空间分割为网格并在每个网格中拟合线性模型的整体想法相当糟糕。只是拟合一个非线性模型，即使knn应该在2d工作得很好。你的方法有很多不足之处 - 你得到的每个模型只有很小的一点，每个模型都不能执行超参数优化，一些单元格将是空的，你需要一个启发式来处理它们（和你的数据）似乎很容易使用任何猜测/启发式看起来像一个可怕的想法），你会得到大量的模型，你引入另一个“神奇的”n超参数，你的决策边界将非常不连续和非光滑....真的 - 这是一个非常简单的问题，你不需要发明任何东西 - 有几十个简单的模型可以正常工作。