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。