Python徑向基網絡簡介

徑向基網絡(Radial Basis Function Network， 簡稱RBF網絡)是一種基于徑向基函數的前向人工神經網絡，它具有較好的擬合能力和快速訓練的特點。

Python是一種高級編程語言，具有簡潔、易讀的語法，是使用RBF網絡進行建模及訓練的一種優秀的工具。

# 導入必要的庫
import numpy as np
from scipy.linalg import norm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 定義徑向基函數
def rbf_function(x, c, s):
return np.exp(-norm(x-c)/s)
# 定義RBF網絡類
class RBF:
def __init__(self, k=2):
self.k = k
self.centers = None
self.beta = None
def fit(self, X, y):
# 隨機選擇k個中心點
self.centers = X[np.random.choice(X.shape[0], self.k, replace=False)]
# 計算中心點到其他數據點的距離
distances = np.zeros((X.shape[0], self.k))
for i, c in enumerate(self.centers):
for j, x in enumerate(X):
distances[j, i] = norm(x-c)
# 計算每一維的標準差
s = np.std(distances)
# 計算權重
phi = np.zeros((X.shape[0], self.k))
for i in range(X.shape[0]):
for j in range(self.k):
phi[i, j] = rbf_function(X[i], self.centers[j], s)
self.beta = np.dot(np.linalg.pinv(phi), y)
def predict(self, X):
y_hat = np.zeros(X.shape[0])
for i, x in enumerate(X):
phi = np.zeros(self.k)
for j, c in enumerate(self.centers):
phi[j] = rbf_function(x, c, s)
y_hat[i] = np.dot(phi, self.beta)
return y_hat
# 加載鳶尾花數據集并切分數據
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 訓練RBF網絡并進行預測
rbf = RBF(k=10)
rbf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rbf.predict(X_test)
# 輸出預測結果
print(y_pred)

以上是一個使用Python實現徑向基網絡的示例代碼，通過加載鳶尾花數據集進行訓練和預測，展示了RBF網絡的基本原理。