MATLAB实现的K均值聚类与梯度下降优化RBF神经网络训练系统

资 源 简 介

本项目提供完整的RBF神经网络训练方案，通过K均值聚类自动确定隐含层节点中心，并采用梯度下降法优化输出层权值，适用于模式识别与数据拟合任务。

详 情 说 明

基于K均值聚类与梯度下降法的RBF神经网络训练系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的径向基函数（RBF）神经网络训练系统。系统采用两阶段训练策略：首先利用K均值聚类算法自动确定隐含层节点中心并初始化网络权值；随后采用梯度下降法对输出层权值进行迭代优化，以最小化均方误差，提升网络预测精度。该系统支持关键参数灵活配置，并提供训练过程可视化与模型性能评估功能，适用于回归预测、函数逼近等机器学习任务。

功能特性

• 两阶段训练机制：结合无监督的K均值聚类与有监督的梯度下降法，实现高效、稳定的网络训练。
• 参数可配置：支持用户自定义隐含层节点数量、高斯核宽度、学习率、最大迭代次数等关键超参数。
• 过程可视化：动态绘制训练误差随迭代次数的变化曲线，直观展示模型收敛过程。
• 全面性能评估：输出均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等多种指标，量化模型预测能力。
• 模块化设计：核心算法封装清晰，便于功能扩展与代码维护。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据与测试数据整理为数值矩阵格式（样本×特征），并确保维度一致。
2. 设置参数：在主程序或配置文件中指定隐含层节点数、核参数σ、学习率α及最大迭代次数。
3. 执行训练：运行主程序，系统将自动完成聚类中心计算、权值初始化及梯度下降优化。
4. 获取结果：程序输出训练后的网络模型、测试集预测值、误差曲线及性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：仅需基础MATLAB环境，无需额外安装工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程，具体实现了以下功能：读取与预处理输入数据、执行K均值聚类以确定网络隐含层中心、根据聚类结果初始化径向基函数层参数、采用梯度下降算法迭代优化输出层权值、监控并记录训练过程中的误差变化、对测试数据集进行预测并计算多项性能评估指标，同时生成训练误差曲线图与预测结果可视化图表。