RBF均值聚类算法

资 源 简 介

RBF均值聚类算法

详 情 说 明

RBF神经网络中，K均值聚类算法扮演着关键角色，它常用于确定RBF神经网络的隐层中心点。尽管MATLAB等工具提供了现成的聚类函数，但深入理解其原理对掌握人工智能核心技术至关重要。

K均值聚类的核心思想是通过迭代优化，将数据样本划分为K个簇。算法首先随机选择K个初始中心点，随后交替执行以下两步：1）将每个样本分配到最近的中心点所属簇；2）根据当前簇内样本重新计算中心点位置。当中心点不再显著变化时，算法收敛。

在RBF网络中，这些聚类中心直接作为径向基函数的中心点，影响网络的非线性映射能力。理解该算法的数学本质（如欧氏距离计算、目标函数优化）能帮助开发者：1）合理选择初始中心点避免局部最优；2）调整簇数K平衡模型复杂度；3）处理高维数据时进行针对性优化。

建议学习者手动实现该算法，通过可视化观察聚类过程，这对理解RBF网络的参数敏感性和数据分布适应性大有裨益。