RBF+K均值

资 源 简 介

RBF+K均值

详 情 说 明

RBF（径向基函数）网络是一种常见的神经网络结构，通常用于分类和回归任务。其核心思想是通过一组径向基函数对输入数据进行非线性映射，从而在高维空间实现更好的数据分割或拟合。而K均值聚类是一种无监督学习算法，能够将数据点划分为K个类别，每个类别由聚类中心表示。

将RBF网络与K均值聚类结合使用时，通常采用K均值来确定RBF网络的隐含层节点中心。具体来说，K均值算法先对输入数据进行聚类，得到的聚类中心作为RBF神经网络的基函数中心。这样可以更合理地分布隐含层节点的位置，从而提高网络的逼近能力和泛化性能。

此外，RBF网络的参数优化通常涉及高斯函数的宽度（即扩展参数）和输出层的权重调整。K均值的引入可以减少手动指定基函数中心的负担，使得整个训练过程更加自动化和高效。这种方法适用于模式识别、函数逼近等任务，特别是在数据分布较为复杂时表现优异。