rbf参数优化 matlab

RBF（Radial Basis Function，径向基函数）在MATLAB中通常用于支持向量机（SVM）和函数拟合中的全局优化。RBF函数作为核函数，可以将非线性问题转换为线性可解的形式，使得复杂的决策边界得以实现。

在MATLAB中进行RBF参数优化，主要包括以下几个步骤：

1. **选择RBF核函数**：MATLAB提供`rbf`函数作为默认的径向基函数。它的参数可能包括中心点的位置（如`c`或`kernel Centers`）、宽度（`sigma`或`KernelScale`）等。

2. **定义损失函数**：这通常是优化的目标，比如在支持向量机中可能是误差平方和（`epsilon-insensitive loss`）或交叉验证分数。

3. **参数搜索**：
- **网格搜索**（`gridsearch`或`fminsearch`）：在预定义的参数范围内尝试不同的组合。
- **随机搜索**（`randomsearch`）：在指定的参数空间中随机选取样本进行优化。
- **遗传算法**（`ga`）：使用自然选择和遗传机制进行参数优化。
- **内建优化器**：例如`fminunc`或`bayesopt`，它们可以处理复杂的非线性优化问题。

4. **模型评估**：使用训练数据评估优化后的RBF模型性能，并可能用交叉验证确保泛化能力。