Ở đõy trỡnh bày một thuật toỏn lai mới trong việc huấn luyện mạng RBF. Thuật toỏn này bao gồm thuật toỏn gom cụm để định vị cỏc trung tõm RBF và bỡnh phương nhỏ nhất Givens để dự đoỏn trọng lượng, bắt đầu bằng việc thảo luận cỏc bài toỏn về gom cụm để định vị cỏc trung tõm RBF. Sau đú, một thuật toỏn gom cụm được gọi là thuật toỏn gom cụm K-means động
được đề xuất để giải quyết cỏc bài toỏn. Sự thực hiện của thuật toỏn này sau đú được so sỏnh với cỏc thuật toỏn gom cụm như k – means thớch ứng, k – means khụng thớch ứng và c – means mờ. Sự thực hiện chung của mạng RBF cú sử dụng thuật toỏn đó đề xuất ở trờn thỡ tốt hơn nhiều so với cỏc mạng sử dụng cỏc thuật toỏn gom cụm khỏc.
Sự thực hiện của mạng cỏc hàm cơ sở xuyờn tõm đối xứng (RBF) sẽ bị ảnh hưởng bởi cỏc vị trớ trung tõm của hàm cơ bản xuyờn tõm đối xứng. Trong một mạng cú quy tắc dựa trờn kiến trỳc RBF đươc Poggio và Girosi đưa ra (năm 1990), tất cả cỏc dữ liệu huấn luyện đều được dựng như là cỏc trung tõm. Tuy nhiờn, điều này cú thể dẫn đến sự tương thớch quỏ mức của mạng khi mà số lượng cỏc dữ liệu trở nờn lớn. Để giải quyết vấn đề này, một mạng với một số lượng cỏc trung tõm hạn chế đó được Poggio và Girosi đề xuất (1990). Họ cũng chỉ rằng sự cập nhật cỏc quy tắc cho cỏc trung tõm RBF xuất phỏt từ một phương phỏp giảm gradient khiến cho cỏc trung tõm dịch chuyển tới gần phần đa số của dữ liệu. Kết quả này gợi ý rằng một thuật toỏn gom cụm cú thể sử dụng để định vị cỏc trung tõm.
Một ứng dụng rộng rói nhất của thuật toỏn gom cụm để định vị cỏc trung tõm RBF đú là gom cụm k – means (Chen et al năm 1992, Moody và Darken năm 1989, Lowe năm 1989). Sự lựa chọn này nảy sinh bởi tớnh đơn giản của thuật toỏn. Tuy nhiờn, thuật toỏn gom cụm k – means cú thể bị ảnh hưởng bởi cỏc trung tõm ban đầu và việc tỡm kiếm cỏc vị trớ trung tõm lý tưởng cú thể gõy ra cỏc mức tối thiểu địa phương khiờm tốn. Khi cỏc trung tõm xuất hiện phi tuyến tớnh trong mạng, một thuật toỏn được giỏm sỏt để định vị cỏc trung tõm phải dựa trờn cỏc kỹ thuật lý tưởng phi tuyến tớnh. Hậu quả là, thuật toỏn này cũng sẽ gặp những vấn đề tương tự như thuật toỏn gom cụm k – means.
Rất nhiều nỗ lực đó được thực hiện để hạn chế tối thiểu những vấn đề này, một thuật toỏn gọi là gom cụm k – means được đề xuất như là một biến thể hay cải tiến của thuật toỏn gom cụm k – means tiờu chuẩn. Thuật toỏn
được đề xuất được thiết kế để đem lại một sự thực hiện tốt hơn của toàn thể mạng RBF hơn là mang lại một sự thực hiện gom cụm tốt. Tuy nhiờn, vẫn cú một sự tương quan mạnh mẽ giữa sự gom cụm tốt và sự thực hiện của mạng RBF.