Радиальные базисные функции (RBF) считаются подходящими для решения задач классификации по нескольким причинам:

• Способность моделировать сложные нелинейные отношения. 1 RBF преобразуют входные данные в многомерное пространство, что позволяет лучше разделять классы. 1
• Быстрое время обучения. 1 По сравнению с традиционными сетями прямого распространения, RBF обычно требуют меньше итераций. 1
• Устойчивость к шуму и выбросам в данных. 1 Локализованная характеристика отклика RBF улучшает возможности обобщения. 1
• Возможность однозначно классифицировать объекты. 45 Исследования показывают, что при определённых параметрах метод RBF позволяет однозначно классифицировать все объекты. 45
• Расширение класса классификационных объектов и повышение их устойчивости. 45 RBF позволяют избегать сингулярной матрицы решений, что снижает устойчивость классификации. 4