matlab LBG算法代码

以下是一个MATLAB实现的LBG算法代码：

function [codebook, distortion] = lbg_algorithm(data, K, iterations)

% 初始化码本
codebook = mean(data, 2);

for i = 1:iterations
% 按照当前码本将数据集分成两部分
s1 = data(:, data' * codebook >= 0);
s2 = data(:, data' * codebook < 0);

% 更新码本
codebook(:, 1:K/2) = mean(s1, 2);
codebook(:, K/2+1:K) = mean(s2, 2);

% 计算失真度
distortion = sum(sum((data - codebook * (data' * codebook > 0)).^2));
end

end

% 使用示例：
% data = randn(16, 1000);
% [codebook, distortion] = lbg_algorithm(data, 8, 10);

相关问题

lbg算法训练码书训练matlab实例

LBG算法是一种向量量化算法，它可以通过将大量向量映射到较小的一组聚类中心来压缩数据。以下是一些使用MATLAB实现LBG算法的示例代码：

1. 生成随机向量

vector_size = 2;
num_vectors = 100;

% Generate random vectors
vectors = rand(vector_size,num_vectors);

2. 初始化聚类中心

num_clusters = 4;

% Initialize codebook with random vectors
codebook = vectors(:,randperm(num_vectors,num_clusters));

3. 训练码书

num_iterations = 10;

for i=1:num_iterations
    % Compute distances between vectors and codebook
    distances = pdist2(vectors',codebook');

    % Assign each vector to nearest cluster
    [~,clusters] = min(distances,[],2);

    % Update codebook
    for j=1:num_clusters
        codebook(:,j) = mean(vectors(:,clusters==j),2);
    end
end

4. 压缩数据

% Compute distances between vectors and codebook
distances = pdist2(vectors',codebook');

% Assign each vector to nearest cluster and encode
[~,compressed] = min(distances,[],2);

这些代码将生成随机向量，使用LBG算法训练码书，并将数据压缩到聚类中心。您可以通过更改向量的大小、数量、聚类中心的数量和迭代次数来调整代码以适应您的数据。

lbg算法训练码书训练matlab实例中文注释

以下是 lbg 算法训练码书训练的 Matlab 实现代码和中文注释：

function [CB, D] = lbg(X, M)

% LBG 算法训练码书
% X：训练数据
% M：码书大小
% CB：码书
% D：码书中每个码字的失真度

% 将训练数据 X 转化为行向量
X = X(:)';

% 初始码书为所有训练数据的均值
CB = mean(X);

% 递归分裂码书
for i = 1:log2(M)
    % 将码书中的码字分裂为两个
    CB = [CB.*(1+0.01*randn(1,length(CB))), CB.*(1+0.01*randn(1,length(CB)))];
    % 计算每个训练数据到各个码字的距离
    D = disteu(X, CB');
    % 将每个训练数据分配到最近的码字中
    [d,ind] = min(D,[],2);
    % 计算每个码字对应的训练数据的均值
    for j = 1:length(CB)
        CB(j) = mean(X(ind==j));
    end
end

% 计算最终码书中每个码字的失真度
D = disteu(X, CB');
[d,ind] = min(D,[],2);
D = sum(d);

注释中的 `disteu` 函数是计算欧几里得距离的函数，可以自行实现或使用 Matlab 自带的 `pdist2` 函数。