在课堂上，我们看到了一个几何分类模型，其目标是构建一个线性决策边界 $\bf{w} \cdot \bf{x} = t$; 在哪里$\bf{w}$是从负类中心到正类中心的向量（见下图），和$\bf{x}$是要分类的实例。

对于上述模型，我们有：$t = \frac{(\bf{p} - \bf{n}) \cdot (\bf{p} + \bf{n})}{2}$

有人可以解释一下我们如何得到决策边界，即为什么它是向量的点积$\bf{w}$和$\bf{n} + \frac{\bf{w}}{2}$. 我一直试图通过线性投影来理解这一点，但我被困住了。