matlab编写rbf神经网络用k均值聚类法

实现步骤如下：

1. 首先，将数据集进行聚类，得到聚类中心；

2. 然后，使用聚类中心计算每个数据点的径向基函数（RBF）输出；

3. 接着，使用RBF输出和实际输出之间的误差训练神经网络；

4. 最后，使用测试数据集测试神经网络的性能。

以下是具体的MATLAB代码实现：

% 加载数据集
load iris_dataset;

% 数据预处理
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;
inputs = inputs';
targets = targets';

% 定义聚类中心数量
k = 3;

% 使用k均值聚类算法得到聚类中心
[idx, centers] = kmeans(inputs, k);

% 计算径向基函数的标准差
sigma = std(pdist(centers));

% 计算每个数据点的RBF输出
rbf_outputs = zeros(size(inputs, 1), k);
for i = 1 : k
    rbf_outputs(:, i) = exp(-sum(bsxfun(@minus, inputs, centers(i,:)).^2, 2) / (2*sigma^2));
end

% 训练神经网络
hidden_layer_size = k;
net = newff(inputs', targets', hidden_layer_size, {'tansig' 'purelin'}, 'trainlm');
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置最大迭代次数
net.trainParam.goal = 1e-5; % 设置训练误差目标
net = train(net, rbf_outputs, targets');

% 测试神经网络
test_inputs = inputs;
test_targets = targets;
test_outputs = sim(net, rbf_outputs)';

在以上代码中，我们使用了MATLAB自带的kmeans函数进行聚类，使用了pdist函数计算欧式距离，使用了newff函数创建神经网络，并使用train函数训练神经网络。在训练过程中，我们使用径向基函数的输出作为神经网络的输入。最后，我们使用sim函数测试神经网络的性能。