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。

相关问题

LBG算法生成码书的详细步骤

LBG算法是一种用于聚类和分割图像的算法。它的详细步骤包括：

1. 初始化：为整个数据集选择一个初始聚类中心。
2. 聚类：将所有数据点分配到最近的聚类中心，并计算每个聚类的均值。
3. 分割：根据每个聚类的均值，在每个聚类中选择两个新的中心。
4. 重复以上步骤，直到达到停止准则。

以上是LBG算法生成码书的详细步骤，希望可以回答您的问题。

lbg算法改变码书大小对重构图片的影响

LBG算法是一种用于向量量化（vector quantization）的无监督学习算法。在压缩图像时，LBG算法可以用于生成码书，从而实现图像的压缩。码书的大小对于重构图像的质量有着重要的影响。

当码书的大小增加时，可以表示的向量数量增加，因此可以更好地匹配输入图像中的向量，从而提高重构图像的质量。但是，过大的码书可能会导致过度拟合训练数据，导致过度复杂的模型和过度压缩的图像。

当码书的大小减小时，可以提高压缩比率，但同时也会导致信息的损失，从而降低重构图像的质量。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适当的码书大小，以平衡压缩比率和重构图像的质量。