1、查找关于机器学习中聚类算法的相关基础知识,在看懂的前提下，用自己的语言对聚类算法进行介绍（不能抄网上的概念); 2、基于MATLAB仿真工具,用LBG算法实现最佳码本的设计，设计d要求如下: （1）以均方误差欧氏距离作为距离测度; (2）采用给定的训练样本，其他参数自定; (3）给出迭代过程中的图示、每个样本量化后的结果及最终设计的码本;

Linde、Buzo 和 Gray (LBG) 提出了一种基于训练序列的 VQ 设计算法。 训练序列的使用绕过了多维集成的需要。 LBG 算法属于迭代类型，在每次迭代中需要处理大量向量，通常称为训练集。 通常，从一组待编码的典型信号中采样的向量共同构成一个训练集 T={x1,x 2,?.x M} ，其中 xi 表示采样的训练向量，M 表示训练集的大小大于码本大小 N。

具体使用说明参考： c++ VQ矢量量化 LBG算法 代码实现 详细注释 链接：https://blog.csdn.net/qq_45269116/article/details/106354367

使用python实现图像矢量量化，使用LBG算法

LBG算法，矢量量化。Linde，Buzo和Gray于1980年提出LBG算法，又称为K-means算法。该算法是基于最近邻原则把训练矢量分配到与它欧式距离最小的码字的簇中。

矢量量化VQ，是一个常见的压缩技术。Linde, Buzo, and Gray (LBG)提出了基于训练序列的Vector Quantization (VQ)算法。

Linde, Buzo, and Gray (LBG) proposed a VQ design algorithm based on a training sequence. The use of a training sequence bypasses the need for multi-dimensional integration. The LBG algorithm is of iterative type and in each iteration a large set of vectors, generally referred to as training set, is needed to be processed. Usually, vectors sampled from a group of typical signals to be encoded altogether construct a training set T={x1,x 2,?.x M} ,where xi represents a sampled training vector and M represents the size of training set which is far greater than the codebook size N.

利用matlab实现采用LBG算法实现语音信号的矢量量化程序

LBG算法码书设计,数字图像处理课程设计实现图像增强的码书算法设计。