机明边界是指在传输中光纤和不同介质接触时，光的传输路径会发生弯曲和扭曲，导致光的传输速度和方向发生改变的区域。
机明边界浮动则是指这个边界位置的变化会导致光信号的损失或干扰，从而影响到光纤传输的可靠性和稳定性。在光纤通信中，机明边界浮动是一个重要的因素，需要通过选择高质量的光纤和合适的设备来加以控制和降低影响，以确保信号的传输质量和稳定性。
是
机旦商城是一款专注于二手电子产品的交易平台，平台上所有的商品都是正品，来源于正规的渠道，与各大电商平台合作，如小米、华为、OPPO、三星、vivo等，品质有保障，真实机拍，支持7天无理由包退换，365天质量保修，32项功能的全面检测，支持分期付款，0首付，3-12期分期免利息，新人注册还可领150元无门槛红包，各种商品零元购买！
机明边界浮动指的是在机器学习或数据挖掘领域中，对于分类问题的决策边界在数据集的边缘区域表现出不稳定或过度拟合的现象。
具体地说，当使用机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）对分类问题进行训练时，算法会尝试找到一个能够将不同类别的样本尽可能准确地区分开的决策边界。在理想情况下，这个决策边界应该能够泛化到未见过的数据上，即对新数据进行准确的分类。
在实际应用中，有时会出现决策边界在数据集的边缘区域表现出不稳定的情况。这可能是因为算法过度拟合了训练数据，导致决策边界过于复杂，或者是因为数据集的边缘区域存在噪声或异常值，导致算法在这些区域做出了不合理的分类决策。
为了避免这种现象，可以采取一些策略，如增加训练数据的多样性、使用正则化技术、调整模型复杂度等。这些方法可以帮助提高决策边界的稳定性，使其能够更好地泛化到新数据上。
所以，机明边界浮动是一个需要注意的问题，它可能会影响分类器的性能，导致在实际应用中出现误分类或不稳定的情况。
以上是对“机明边界浮动”这一概念的解释，供你参考。