GFClass径向基函数网络MATLAB的源程序

资 源 简 介

GFClass径向基函数网络MATLAB的源程序

详 情 说 明

径向基函数网络（RBF网络）是一种高效的前馈神经网络，特别适合解决线性不可分数据的分类问题。这个MATLAB实现展示了如何利用RBF网络处理两类分类任务。

网络结构包含三个关键层：输入层接收数据特征，隐含层使用径向基函数进行非线性变换，输出层实现最终的分类决策。程序中通过高斯核函数计算样本与中心点的相似度，这种局部响应特性使网络能有效捕捉复杂的数据分布。

训练过程包含两个重要阶段：首先确定隐含层中心点（通常采用聚类方法），然后通过最小二乘法计算输出层权重。针对线性不可分数据，RBF网络通过将输入空间映射到高维特征空间，使数据在新空间中变得线性可分。

该实现的优势在于收敛速度快且不易陷入局部最优，相比多层感知机，RBF网络对参数初始化更鲁棒。程序还包含了可视化模块，可以直观展示决策边界如何将两类数据分离。