MATLAB实现的基于K均值聚类优化的径向基函数神经网络分类预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台，结合K均值聚类算法自动优化径向基函数（RBF）神经网络的隐藏层节点中心与扩展参数，构建高效的数据分类与预测模型，适用于复杂数据模式识别任务，提升模型训练效率与预测精度。

详 情 说 明

基于K均值聚类优化的径向基函数（RBF）神经网络数据分类与预测系统

项目介绍

本项目结合K均值聚类算法与径向基函数（RBF）神经网络，构建了一个高效的数据分类与预测模型。系统首先通过K均值算法对输入数据进行无监督聚类，自动确定RBF神经网络的隐藏层节点中心位置，并计算各节点的扩展参数（标准差）。随后利用有监督学习训练输出层权重，实现对复杂非线性数据的分类或回归预测。该系统适用于模式识别、函数逼近、时间序列预测等场景，具有训练速度快、逼近能力强的优点。

功能特性

• 智能聚类中心确定：采用K均值算法自动优化RBF神经网络隐藏层节点位置
• 自适应参数计算：根据聚类结果动态计算各RBF节点的扩展参数
• 高效权重优化：使用最小二乘法快速训练输出层权重
• 多任务支持：兼容分类与回归预测任务
• 可视化分析：提供聚类效果展示和学习曲线绘制功能
• 性能评估：输出准确率/均方误差等量化评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备N×M维训练数据矩阵（N为样本数，M为特征维数）
2. 参数设置：可选设置聚类数量K值、RBF扩展参数、学习率、最大迭代次数
3. 模型训练：系统自动完成聚类分析、网络构建和权重训练
4. 预测应用：输入测试数据集获得分类标签或预测值
5. 结果分析：查看模型参数、预测结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件整合了完整的模型构建与预测流程，其核心功能包括：数据预处理与参数初始化、基于K均值算法的隐藏层中心定位、径向基函数网络参数计算、输出层权重优化求解、模型预测与结果输出，以及训练过程可视化与性能评估指标生成。