基于聚类的RBF神经网络算法

资 源 简 介

设计了基于聚类的RBF神经网络算法对输入输出数据进行函数拟合

详 情 说 明

用文中提到了基于聚类的RBF神经网络算法，该算法可以通过将输入输出数据进行函数拟合来实现预测和分类。该算法的基本原理是将输入数据通过聚类方法分为不同的类别，再在每个类别中使用RBF神经网络进行进一步的学习和优化。这种方法可以克服传统的神经网络算法在处理高维度数据方面的限制，同时也可以提高模型的准确性和稳定性。值得一提的是，该算法在大数据处理和机器学习领域有着广泛的应用和前景。