function r = vqlbg(d,k) e = .01; r = mean(d, 2); dpr = 10000; for i = 1:log2(k) r = [r*(1+e), r*(1-e)]; while (1 == 1) z = disteu(d, r); [m,ind] = min(z, [], 2); t = 0; for j = 1:2^i r(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2); %#ok<FNDSB> x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j)); %#ok<FNDSB> for q = 1:length(x) t = t + x(q); end end if (((dpr - t)/t) < e) break; else dpr = t; end end end

这是一个 MATLAB 函数，用于对一组数据进行矢量量化。具体来说，它使用 Lloyd-Max 算法对给定的数据集进行聚类，然后返回每个聚类的聚类中心。这些聚类中心可以用于将新数据点映射到最近的聚类中心，从而实现数据的压缩或分类。

该函数的输入参数为数据集 d 和所需的聚类数 k。输出为聚类中心矩阵 r，它的行数等于数据维数，列数等于聚类数。该函数使用了一些常数和变量，如误差 e 和数据集中最小距离 dpr。它通过不断迭代计算每个聚类的平均值来更新聚类中心，并在达到一定精度或迭代次数时停止。