点のプロットが空間へのパーティションを定義するこのデータ構造/概念とは

実世界の問題を解決するためのアルゴリズムに遭遇し、宿題の問題のために非常によく似たものを作成したクラスを覚えています。

基本的にはポイントのプロットであり、線は2つのポイント間で等距離になるように描画されます。これは、ポイントの周囲の線がそのポイントに最も近いエリアの形状を形成する完全なパーティションを形成します。これは誰かに鐘を鳴らしますか？説明をグーグルで調べて結果を得るのは大変でした。そして、それを他にどのように説明するかわかりません。うまくいけば、画像が役立ちます。

あなたが説明したのはボロノイ図です。

ウィキペディアからの抜粋です。

最初の図に示されている最も単純なケースでは、点有限集合が与えられます${p_1, \cdots, p_n}$$p_k$$R_k$$p_k$他のポイントまでの距離以下です。このような各セルは、半空間の交点から取得されるため、凸多角形です。ボロノイ図の線分は、2つの最も近いサイトから等距離にある平面内のすべてのポイントです。ボロノイ頂点（ノード）は、3つ（またはそれ以上）のサイトから等距離にあるポイントです。

マルチクラス分類アルゴリズムを探しています。以下をご覧になることをお勧めします。

• K-Nearest Neighborsアルゴリズム（またはKNN）。紹介ブログの投稿はこちらます。
• サポートベクターマシン。ここで読み始めることができます。