在机器学习领域，数据量往往决定了模型的表现。然而，在现实应用中，我们常常会遇到数据稀缺的情况，这时候该怎么办呢？特别是在使用MATLAB进行RBF（径向基函数）神经网络建模时，如何有效利用有限的数据呢？🤔

首先，可以尝试数据增强技术，比如通过旋转、缩放或添加噪声等方式扩充数据集。此外，正则化也是提升模型泛化能力的有效手段，它可以帮助减少过拟合的风险。💪

其次，调整RBF网络的参数至关重要。例如，选择合适的中心点数量和宽度，可以通过交叉验证来优化这些超参数。这样不仅能提高模型精度，还能更好地适应小样本情况。🔍

最后，结合先验知识或领域专家的意见，构建更合理的特征工程方案，也能显著改善模型效果。记住，即使是少量的数据，只要方法得当，依然能训练出强大的模型！🚀

MATLAB 机器学习 RBF神经网络 数据处理