块自适应矢量量化中矢量量化都有哪几种方法

在块自适应矢量量化中，常用的矢量量化方法包括：

1. K-means算法：将数据集分成k个簇，并将每个数据点分配到最近的簇中，再根据簇的均值更新簇中心，重复迭代直到收敛。

2. 高斯混合模型（GMM）：假设每个簇都是由多个高斯分布组成，通过最大似然估计确定每个高斯分布的参数，再根据参数确定每个簇的权重。

3. 自适应矢量量化（AVQ）：根据数据的分布情况动态调整码本大小和划分方式，从而达到更好的压缩效果。

4. 向量量化树（VQ tree）：将数据点分成多个子集，每个子集再继续分成更小的子集，形成一棵树形结构，每个节点代表一个簇，叶子节点对应码本中的一个码字。