RBF神经网络梯度下降聚类Matlab源代码分享

该文本分享的是一个基于梯度下降的在线性回归（OLS）聚类的RBF（径向基函数）神经网络的MATLAB源程序。该程序涉及的主要知识点包括： 1. **RBF网络**：径向基函数网络（Radial Basis Function, RBF）是一种常用的非线性函数逼近方法，通过将输入映射到高维空间，然后利用径向基函数作为激活函数来建立输入和输出之间的关系。 2. **参数设置**：程序中定义了一些关键参数，如SamNum（样本数量）、InDim（输入维度）、ClusterNum（聚类数量）、Overlap（重叠度）、NoiseVar（噪声标准差）、以及随机数生成等，这些在训练过程中用于初始化数据和模型设置。 3. **聚类过程**： - 使用梯度下降算法优化：梯度下降是优化算法的一种，用于更新模型参数以最小化损失函数，这里用于RBF网络中的聚类过程。 - **K-means与RBF结合**：代码实现了一个类似于K-means的聚类过程，但使用了RBF权重，而不是硬划分。每个样本被分配到最近的中心点，并且中心点被更新为聚类内所有样本的平均值。 4. **噪声处理**：程序引入了噪声（Noise），这模拟了实际数据中可能存在的误差或不确定性，增强了模型的鲁棒性。 5. **可视化**：通过绘制输入（SamIn）和输出（SamOut）的散点图，以及测试集（TestSamIn, TestSamOut）的预测结果，帮助理解模型性能和拟合情况。 6. **循环迭代**：代码中的`while`循环表示模型会反复迭代直到收敛，每次迭代都会更新中心点（Centers）和样本归属（IndexInClusters）。 7. **输出与存储**：`Centers`矩阵存储了每个聚类的中心点，`NumberInClusters`记录了每个聚类中的样本数量，而`IndexInClusters`则用于跟踪每个样本属于哪个聚类。 这个MATLAB源程序提供了一个实用的工具，展示了如何用RBF网络进行基于梯度下降的聚类，并对数据进行了预处理、模型训练和结果可视化。这对于理解和实践RBF网络及其在机器学习中的应用非常有价值。