接圖最小誤差邊界

在圖形處理和機器學習中，"接圖最小誤差邊界"通常是指支持向量機（SVM）中的概念。支持向量機是一種分類算法，它通過找到一個最大化不同類別之間距離的超平面（邊界）來進行分類。

在二分類問題中，最小誤差點邊界是指一個可以將兩個類別的數據點分開且儘可能增大兩類別之間的間隔的決策邊界。這個邊界使得距離最近的數據點（支持向量）到邊界的距離最大化，從而降低模型對噪聲和異常值的敏感性。

在尋找這個最小誤差點邊界時，SVM算法試圖找到這樣一個超平面，使得該超平面到最近的點（即支持向量）的距離最大。這個距離被稱為間隔（margin），最大化間隔的過程就是尋找最小誤差點邊界的算法核心。

對於多分類問題，SVM通常通過構造一系列的二分類器來實現，這些二分類器之間的決策邊界形成了一個複雜的「邊緣」區域，以最大程度地分開不同類別的數據點。

總的來說，「接圖最小誤差邊界」是支持向量機用於分類的一種策略，它尋找一個能夠最大限度地區分不同類別數據的最佳決策邊界。