RBF 網路：用到中心點的相似度做預測，再用 k-means 找中心｜台大林軒田 機器學習技法 第 14 堂
Gaussian SVM 的結果可以讀成「以支援向量為中心的 Gaussian 做線性投票」，把中心與票數都放開來學就是 RBF 網路。N 筆資料全當中心時，迴歸的最佳票數是 β = Z⁻¹y，訓練誤差剛好是 0，所以要靠 ridge 或把中心減到 M ≪ N 個代表點來正則化；代表點用 k-means 找，它輪流做「每筆資料歸到最近的中心」與「中心改成群內平均」兩步，直到分群不再變動。