名前
weka.classifiers.functions.RBFNetwork

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構文
正常にされたGaussian半径の基礎を実装するクラス基礎機能ネットワーク。それは、基礎を提供するのにk-手段クラスタリングアルゴリズムを使用します。機能して、ロジスティクスの復帰を学ぶ、(離散的クラス問題)、直線的な復帰(数値クラス問題) その上に。 Gaussiansが適任である左右対称の多変量それぞれからのデータはクラスタリングします。 クラスがそうなら名目上、それは1クラスあたりのクラスタの与えられた数を使用します。それはすべての数値を標準化します。ゼロ平均とユニット変化への属性。

オプション
clusteringSeed -- K手段に通る無作為の種子。

debug -- trueに設定されると，分類学習アルゴリズムは追加インフォメーションをコンソールに出力します．

maxIts -- ロジスティクスの復帰が実行する最大数の繰り返し。離散的なクラス問題に適用されているだけです。

minStdDev -- クラスタのための最小の標準の逸脱のセット。

numClusters -- 発生させるK手段のためのクラスタの数。

ridge -- ロジスティクス的、または、直線的な復帰にRidge値を設定してください。