一种变基宽径向基神经网络的大数据集分类方法

作者： 王兵

摘要： 为了提高径向基神经网络模型的分类精度和缩短收敛时间,提出了一种变基宽神经网络模型的构建算法,这种方法是在减聚类算法和K-means算法确定聚类中心的基础上,选择样本与聚类中心距离的最大值作为σ,基宽σ的值随着聚类中心的优化而不断自适应地更新.采用该方法同多支持向量机的RBF模型聚类算法以及高斯函数RBF神经网络模型中定基宽算法对乳腺癌(breast cancer)、葡萄酒(wine)、元音(vowel)三个大数据集分类,从分类准确度和收敛时间两方面作对比.实验结果表明,该方法能提高大数据样本集的分类精度和收敛速度.

关键字： 变基宽 径向基神经网络 大数据集 分类

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