mlp，rbf图像分类

MLP（多层感知器）和RBF（径向基函数）是两种常见的图像分类算法。

MLP是一种人工神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与前一层中的所有神经元相连。输入层接受原始图像数据，隐藏层对数据进行处理，最终输出层给出图像的类别。

RBF则是一种基于距离的分类算法。它使用一组径向基函数来描述数据空间，每个基函数对应一个中心点和一个半径。对于给定的测试数据，RBF计算其到各个中心点的距离，并根据距离大小将其分类。

这两种算法在图像分类中都有广泛的应用。其中，MLP由于其良好的拟合能力和灵活性，在深度学习中被广泛使用。而RBF则适用于小规模的数据集，并且对异常点有很好的鲁棒性。