K-meansクラスタリングとベクトル量子化の違いは何ですか？
それらは非常に似ているようです。
隠れマルコフモデルを扱っているので、特徴ベクトルからシンボルを抽出する必要があります。
シンボルを抽出するために、ベクトル量子化またはk-meansクラスタリングを実行しますか？
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私の理解では、K-meansはベクトル量子化の一種です。
于 2012-01-26T02:53:54.367 に答える
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K-meansアルゴリズムは、経験的分布の場合に、有名な「ロイドI」量子化アルゴリズムを特殊化したものです。（ロイドを参照）
Lloyd Iアルゴリズムは、二次歪みが減少する一連の量子化器を生成することが証明されています。ただし、1次元の対数凹分布の特殊なケースを除いて、2次最適量子化器に常に収束するとは限りません。（特に経験的分布を扱う場合、つまりクラスタリングの問題の場合、量子化誤差には極小値があります。）
最適な量子化器に向かって（常に）収束する方法は、いわゆるCLVQアルゴリズムであり、これは、より一般的なL^p量子化の問題にも一般化されます。これは一種の確率的勾配法です。（Pagèsを参照）
遺伝的アルゴリズムに基づくいくつかのアプローチもあります。（Hamida et al。を参照）、および/またはより速く収束する1次元の場合の古典的な最適化手順（Pagès、Printems）。
于 2012-02-01T16:40:39.427 に答える