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Vektorquantisierung ist ein klassiker Quantisierungstechnik zu Signale verarbeiten was es ermöglicht, die Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen (die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von etwas) durch Verteilen Prototyp Vektoren.

Operation

Es wurde ursprünglich verwendet für Datenkompression und funktioniert, indem eine große Reihe von Punkten in Gruppen mit ungefähr der gleichen Anzahl von Punkten unterteilt wird. Jede Gruppe wird durch ihre Schwerpunkt, wie in k-bedeutet und einige andere Algorithmen für Clusteranalyse.

Die Dichte der Anpassungseigenschaft der Vektorquantisierung ist leistungsstark, hauptsächlich um die Dichte großer und schwieriger Daten (z. B. 3D-Bilder) zu identifizieren. Da Datenpunkte durch den Index ihres nächsten Schwerpunkts dargestellt werden, weisen gewöhnliche Daten eine kleine Abweichung und seltene Daten eine große Abweichung auf. Aus diesem Grund eignet sich die Vektorquantisierung für die verlustbehaftete Datenkompression. Es kann auch zur verlustbehafteten Datenkorrektur und zur Dichte schätzen.