径向基函数神经网络(RBFNN)R语言代码实例

径向基函数神经网络（RBFNN）是一种常用的神经网络模型，它在解决分类和回归问题上具有很好的性能。下面是一个使用R语言实现的径向基函数神经网络的代码示例：

# 安装并加载rbf包
install.packages("rbf")
library(rbf)

# 创建训练数据
x_train <- matrix(runif(100), ncol = 2)
y_train <- sin(2*pi*x_train[,1]) * cos(2*pi*x_train[,2])

# 创建测试数据
x_test <- matrix(runif(50), ncol = 2)
y_test <- sin(2*pi*x_test[,1]) * cos(2*pi*x_test[,2])

# 训练径向基函数神经网络模型
model <- rbf.train(x_train, y_train, num.centers = 10)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred <- rbf.predict(model, x_test)

# 计算预测结果的均方误差
mse <- mean((y_pred - y_test)^2)
print(paste("均方误差:", mse))

在上述代码中，首先安装并加载了`rbf`包，然后创建了训练数据和测试数据。接着使用`rbf.train`函数训练了一个径向基函数神经网络模型，并使用`rbf.predict`函数对测试数据进行预测。最后计算了预测结果的均方误差。