使用RBF对数据进行拟合，可显示拟合结果，可参考对RBF原理的讲解对代码及其算法进行进一步理解。

资 源 简 介

使用RBF对数据进行拟合，可显示拟合结果，可参考对RBF原理的讲解对代码及其算法进行进一步理解。

详 情 说 明

径向基函数（RBF）是一种强大的数据拟合工具，常用于机器学习和数值分析领域。RBF的核心思想是通过一组基函数的线性组合来逼近复杂函数，特别适合处理高维和非线性数据。

RBF拟合的关键在于选择合适的基函数中心和宽度参数。最常见的高斯核函数利用距离度量来决定每个数据点对预测的影响程度。拟合过程本质上是求解权重系数的线性系统，可以通过正则化处理避免过拟合问题。

相比多项式拟合，RBF具有更好的局部适应能力，能精确穿过训练数据点（精确插值）或在噪声数据下实现平滑拟合。实际应用中，RBF网络的训练包括确定中心点位置、优化宽度参数以及计算连接权重三个主要步骤。

在可视化方面，RBF拟合可以生成平滑的曲面或曲线，清晰地展示数据的内在趋势。这种特性使其在科学计算、地理信息系统和计算机图形学等领域都有广泛应用。理解RBF原理有助于在实际项目中合理选择核函数类型和调整关键参数。