MATLAB实现的K均值聚类与径向基函数神经网络混合建模系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的智能建模系统，集成了K均值聚类算法和径向基函数神经网络。系统通过K均值确定RBF网络最优基函数中心，实现了高效的数据拟合与分类功能，适用于复杂模式识别和预测分析任务。

详 情 说 明

K均值聚类与径向基函数神经网络混合系统

项目介绍

本项目实现了一个结合K均值聚类算法和径向基函数（RBF）神经网络的混合智能模型。系统首先通过K均值算法对输入数据进行聚类分析，将得到的聚类中心作为RBF神经网络的基函数中心，然后采用最小二乘法优化网络权重参数。该模型兼具聚类分析的非监督学习能力和神经网络的监督学习优势，特别适用于非线性数据拟合和复杂模式分类任务。

功能特性

• 混合模型架构：集成K均值聚类与RBF神经网络，充分发挥两者优势
• 自适应基函数中心：利用数据驱动的聚类结果自动确定RBF网络中心位置
• 高效训练机制：采用最小二乘权重优化，确保快速收敛和良好泛化性能
• 双模式支持：同时支持回归拟合和分类识别两种应用场景
• 全面评估体系：提供多种性能指标和可视化分析工具

使用方法

数据准备

• 训练数据：n×m维数值矩阵（n个样本，m个特征）
• 测试数据：与训练集相同格式的数值矩阵
• 参数配置：设置聚类数量k、RBF宽度参数σ、学习率等超参数
• 标签数据（可选）：n×1维标签向量，用于监督学习任务

运行流程

1. 加载数据文件到工作空间
2. 调用主函数并传入相应参数
3. 系统自动执行聚类分析和网络训练
4. 获取预测结果和性能评估报告
5. 查看生成的可视化分析图表

输出结果

• 聚类归属标签向量
• RBF网络结构参数（中心、宽度、权重）
• 测试集预测结果（拟合值或分类标签）
• 性能指标（均方误差/准确率）
• 可视化图形（聚类分布、拟合曲线、分类边界）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存需求：建议4GB以上RAM（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括数据预处理、K均值聚类分析、RBF神经网络构建、模型训练与优化、预测计算以及结果可视化。该文件完成了从输入数据到最终输出的完整处理流程，提供了统一的参数配置接口和结果输出机制，确保用户能够便捷地调用系统各项功能并获得全面的分析报告。