Dati 2D con feature X e Y e un confine decisionale circolare, quale valore di feature sintetica dovresti aggiungere in modo che un classificatore lineare possa separare le classi?

Per separare classi con un confine decisionale circolare utilizzando un classificatore lineare, è necessario trasformare i dati in uno spazio di dimensionalità superiore dove il confine diventa lineare. L'aggiunta della feature sintetica X2+Y2 trasforma i dati 2D (X, Y) in uno spazio 3D dove il confine circolare originale diventa un piano. Un classificatore lineare può quindi facilmente trovare questo piano per separare le classi. Le opzioni X2 e Y2 da sole non sono sufficienti perché creerebbero confini parabolici, non circolari. cos(X) introduce una trasformazione periodica che non linearizza un confine circolare.