编写一段RBF图片分类python代码

以下是一个简单的RBF图片分类Python代码示例，使用了scikit-learn库。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们将使用KMeans算法来对数据进行聚类，并将聚类中心作为RBF网络的基函数。

# 基于KMeans算法进行聚类
n_clusters = len(np.unique(y_train))
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
kmeans.fit(X_train)

# 以聚类中心作为RBF网络的基函数
rbf_features = kmeans.cluster_centers_

然后，我们使用Pipeline来构建分类器模型。我们首先对数据进行标准化处理，然后使用PCA来进行特征降维，接着使用RBF网络作为特征转换器，最后使用逻辑回归作为分类器。

# 构建分类器模型
rbf_pipeline = Pipeline([
    ("scaler", StandardScaler()),
    ("pca", PCA(n_components=0.95, random_state=42)),
    ("rbf_features", rbf_features),
    ("logistic", LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42))
])

# 在训练集上拟合模型
rbf_pipeline.fit(X_train, y_train)

最后，我们使用测试集来评估模型的性能。

# 在测试集上进行预测
y_pred = rbf_pipeline.predict(X_test)

# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 基于KMeans算法进行聚类
n_clusters = len(np.unique(y_train))
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
kmeans.fit(X_train)

# 以聚类中心作为RBF网络的基函数
rbf_features = kmeans.cluster_centers_

# 构建分类器模型
rbf_pipeline = Pipeline([
    ("scaler", StandardScaler()),
    ("pca", PCA(n_components=0.95, random_state=42)),
    ("rbf_features", rbf_features),
    ("logistic", LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42))
])

# 在训练集上拟合模型
rbf_pipeline.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = rbf_pipeline.predict(X_test)

# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))