LVQ algorithm

资 源 简 介

LVQ algorithm

详 情 说 明

学习向量量化（LVQ）是一种经典的监督学习分类算法，属于原型向量方法家族。它的核心思想是通过调整一组代表不同类别的原型向量在特征空间中的位置，从而形成分类边界。

LVQ的工作流程分为训练和预测两个阶段。在训练过程中，算法会迭代地调整原型向量的位置：当输入样本被正确分类时，原型向量会向该样本靠近；若分类错误，则会将原型向量推离样本。这种调整过程通过预设的学习率控制步长，通常需要多轮迭代才能收敛。

该算法有几个关键特性值得注意：首先是其直观的可解释性，每个原型向量可以视为特征空间的代表点；其次是处理高维数据的能力，因为主要计算是向量间的距离度量；最后是计算效率优势，预测阶段只需找到最近的几个原型向量即可。

LVQ特别适合中小规模数据集分类任务，在生物特征识别、简单模式分类等场景有典型应用。不过需要注意，它对初始原型向量的选择和参数设置较为敏感，且不擅长处理非线性可分问题。后续改进版本如GLVQ通过引入代价函数增强了鲁棒性。