rbf神经网络模型python

要实现一个基于RBF神经网络的模型，可以使用Python中的scikit-learn库。以下是一个简单的例子：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建一个RBF神经网络对象
rbf = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='logistic', solver='lbfgs')

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.rand(100)

# 使用KMeans算法将数据聚类成10个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(X)
centers = kmeans.cluster_centers_

# 计算每个样本到簇中心的距离作为RBF网络的输入
distances = np.zeros((len(X), len(centers)))
for i in range(len(X)):
    for j in range(len(centers)):
        distances[i, j] = np.linalg.norm(X[i] - centers[j])

# 对输入进行标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_distances = scaler.fit_transform(distances)

# 训练RBF神经网络
rbf.fit(scaled_distances, y)

在这个例子中，我们使用KMeans算法将数据聚类成了10个簇，然后计算每个样本到这10个簇中心的距离作为RBF网络的输入。标准化输入可以帮助提高训练效果。