RBF神经网络应用于IRIS数据集的例子

资 源 简 介

RBF神经网络应用于IRIS数据集的例子

详 情 说 明

RBF神经网络是一种基于径向基函数的前馈神经网络，在模式识别和分类任务中表现优异。IRIS数据集作为机器学习领域的经典分类数据集，包含三类鸢尾花的四个特征维度，非常适合用来验证RBF网络的分类性能。

RBF网络的核心在于隐含层的径向基函数（如高斯函数），通过计算输入样本与中心点的距离来激活神经元。在处理IRIS数据时，网络首先会对花萼长度、花萼宽度等特征进行归一化处理，然后通过非线性变换将数据映射到高维空间。输出层通常采用线性组合方式，最终实现三分类判别。

相比传统BP网络，RBF网络具有训练速度快、不易陷入局部最优的特点。针对IRIS数据集的小样本特性，可以采用k-means算法自动确定隐含层中心点，通过交叉验证优化扩展常数参数。实际应用中，该模型能稳定达到95%以上的分类准确率，且对特征间的非线性关系有良好的捕捉能力。

该案例的实践价值在于展示了RBF网络处理多维特征分类问题的通用框架，其思路可延伸至医疗诊断、工业品控等需要快速分类的场景。需要注意的是，当类别边界高度复杂时，可结合其他核函数或调整网络结构进一步提升性能。