径向基函数中心聚类法

资 源 简 介

径向基函数中心聚类法

详 情 说 明

径向基函数(RBF)网络作为一种高效的前馈神经网络，其性能很大程度上取决于隐层中心的选取。传统的RBF网络中心选择常面临两大挑战：如何确定合适的中心位置，以及如何计算对应的连接权值。

中心聚类法为解决这一难题提供了有效途径。其中K-means聚类算法由于其简单高效的特点，成为确定RBF网络中心的常用方法。该算法通过迭代计算将样本数据划分为K个簇，每个簇的中心即为RBF网络的隐层节点中心。

K-means算法的具体实现过程主要包含三个步骤： 随机初始化K个中心点位置 将所有样本点分配到最近的中心点形成簇 重新计算各簇的中心点位置 这个过程不断迭代直至中心点位置不再显著变化为止。

采用K-means确定RBF中心后，网络的权值计算问题也迎刃而解。常用的方法包括伪逆法和正则化技术，这些方法可以基于确定的中心位置高效求解网络权值。

这种中心确定方法显著简化了RBF网络的构建流程，使网络能够更好地捕捉输入数据的分布特征，从而提高网络的逼近能力和泛化性能。特别是在处理高维数据时，这种基于聚类的方法展现出明显优势。