径向基函数的matlab代码

当然，我可以为您提供一个简单的径向基函数的 MATLAB 代码示例。以下是一个基于高斯径向基函数的例子：

% 准备数据
x = linspace(-10, 10, 100); % 输入数据
y = sin(x); % 目标输出数据

% 初始化参数
centers = [-5, 0, 5]; % RBF中心点
width = 1; % RBF宽度

% 计算径向基函数矩阵
phi = zeros(length(x), length(centers));
for i = 1:length(x)
    for j = 1:length(centers)
        phi(i, j) = exp(-(x(i) - centers(j))^2 / (2*width^2));
    end
end

% 使用线性回归计算权重矩阵
w = pinv(phi) * y';

% 根据权重和径向基函数计算输出
y_pred = phi * w;

% 绘制结果
plot(x, y, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x, y_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('目标输出', '预测输出');
xlabel('输入');
ylabel('输出');
title('径向基函数回归');

在这个示例中，我们首先准备了输入数据 `x` 和目标输出数据 `y`。然后我们选择了一些 RBF 中心点，定义了 RBF 的宽度。接下来，我们计算了径向基函数矩阵 `phi`，其中每一行表示一个输入样本对于所有 RBF 中心点的径向基函数值。然后，我们使用线性回归来计算权重矩阵 `w`，最后根据权重和径向基函数计算预测输出 `y_pred`。最后，我们绘制了目标输出和预测输出的图形以进行可视化。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的参数调整和模型选择。您可以根据自己的需求修改代码，并尝试不同的径向基函数类型和参数设置。