给出矢量量化编码的matlab实现，并详细注释每一步

在MATLAB中，实现矢量量化编码（Vector Quantization，简称VQ）通常涉及K-means聚类算法，这是一种将数据点分配到最近的预定义中心点的过程。下面是一个简单的VQ实现步骤及注释：

% 导入所需的库
% （如果尚未安装，可以使用 'addpath' 加载）
if ~isdeployed
    addpath('path_to_your_kmeanslib'); % 更改为实际包含kmeans函数的路径
end

% 生成示例数据 (这里假设我们有100个二维随机数)
data = rand(100, 2); % 创建一个100x2的矩阵，代表100个二维样本点

% 确定分组数量 (例如，5个分组)
num_clusters = 5;

% 初始化质心（这里采用随机选择的方式，也可以手动设定）
centroids = data(randperm(size(data, 1), num_clusters), :);

% VQ编码过程
% 使用kmeans函数，输入数据、质心数量以及是否计算距离
[cluster_idx, centroids] = kmeans(data, num_clusters, 'Distance', 'cityblock');

% 将数据索引存储为VQ码
vq_codes = cluster_idx';

% 记录每个样本到质心的距离（用于分析性能）
distances = pdist2(data, centroids);

% 可视化数据及其质心
scatter3(data(:,1), data(:,2), zeros(size(data,1), 1), 8, cluster_idx, 'filled');
hold on;
scatter3(centroids(:,1), centroids(:,2), ones(num_clusters, 1) * 10, 16, ones(num_clusters, 1), 'filled');
hold off;

% 添加一些关于结果的注释
disp(['Quantized data with ' num2str(num_clusters) ' clusters:']);

%