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KC
- K均值算法用于聚类，常用于RBF算法中。-this
RBF_sourcecode
- RBF学习方法，包括了：k-means、梯度、OLS三种方法。-RBF learning methods, including: k-means, gradient, OLS three types.
K-means
- k均值聚类算法,初始随机给定k个簇中心，根据邻近原则，把待分类的样本点分到各个簇。-k-means clustering algorithm,which is applied in RBF neural network.
rbf111222
- 几个RBF的matlab程序，聚类，k-均值，预测，建模-Several RBF matlab procedures, clustering, k-means, forecasting, modeling
RBF
- RBF神经网络：rbf原理：所谓径向基函数(Radial Basis Function 简称 RBF），就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数，可记作 k(||x-xc||），其作用往往是局部的，即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数，形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/（2*σ）^2） } 其中xc为核函数中心，σ为函数的宽度参数，控制了函数的径向作用范围。在RBF网络中，这两个参数往往是可
RBF_K-means
- 考虑Hermit多项式的逼近问题 ，用k-means训练RBF网络-Consider Hermit polynomial approximation problem with k-means training RBF network
81404617RBFN_Example_v2014_08_18
- RBF代理模型matlab程序,包含K-mean程序和算例(RBFmetal model program)
K-mean Clustering and RBF _V_1.0
- Radial Basis Function with K Mean Clustering using Pseudo inverse method
3dprintdb.ru-cat-163
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