K平均クラスタリングとベクトル量子化の違いは？

Question

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？ 彼らは非常に似ているようです。

私は隠しマルコフモデルと対処しており、特徴ベクトルから記号を抽出する必要があります。

シンボルを抽出するには、ベクトル量子化またはKmeansクラスタリングを行いますか？

Answer 1

私がそれを理解する方法として、K-meansはベクトル量子化の一種です。

Answer 2

K-meansアルゴリズムは、経験的な分布の場合に有名な "Lloyd I"量子化アルゴリズムの特殊化です。 （Lloyd参照）

Lloyd Iアルゴリズムは、減少する2次歪みを持つ量子化器のシーケンスを生成することが証明されています。しかし、1次元対数凹分布の特殊な場合を除いて、必ずしも2次最適量子化器に収束するとは限らない。

（常に）最適な量子化器に向かって収束する方法は、いわゆるCLVQアルゴリズムであり、これも一般化されていますより一般的なL^p量子化の問題。それは確率的勾配法の一種です。 （Pagès参照）

遺伝的アルゴリズムに基づくアプローチもあります。 （Hamida et al。）、および/またはより収束する一次元の事例（Pagès、Printems）のための古典的最適化手順を使用する。