MATLAB实现的K均值聚类向量量化算法系统

资 源 简 介

基于MATLAB的向量量化系统，实现K均值聚类算法生成码本、向量编码与数据重建功能。支持调整聚类中心数量优化量化精度，提供量化误差分析，适用于高维数据压缩与信号处理应用。

详 情 说 明

基于K均值聚类的向量量化算法实现与评估系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的向量量化（Vector Quantization, VQ）处理与评估系统。系统核心采用K均值聚类算法，将高维输入数据点映射到由有限数量码本向量构成的空间中，从而实现数据的压缩表示。该系统集成了从码本训练、向量量化编码到数据重建的全流程，并提供量化误差分析与可视化功能，为评估不同压缩率下的信号保真度提供了有效工具。

功能特性

• 核心算法：基于经典的K均值聚类算法生成码本。
• 完整流程：支持码本训练、向量量化编码、数据压缩重建三大核心功能。
• 参数可调：可通过调整聚类中心数量（码本大小），平衡压缩率与量化精度。
• 量化评估：自动计算并输出平均量化误差（失真度），量化重建质量。
• 结果可视化：提供量化结果的直观可视化展示（如适用）。

使用方法

1. 准备输入数据：确保训练数据和待量化数据为数值矩阵格式（每行一个样本，每列一个特征）。
2. 设置参数：指定码本大小（聚类中心数量K）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将依次完成码本训练和向量量化。
4. 获取结果：系统输出生成的码本、每个样本对应的量化索引、重建后的数据以及整体量化误差。

基本调用示例： 加载您的数据后，在主程序或命令行中设置参数并运行。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 硬件要求：无特殊要求，但处理大规模高维数据时建议保证足够内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能。它主要负责协调整个向量量化流程的执行，具体包括：读取或接收输入数据与参数，调用K均值聚类算法模块进行码本训练，利用训练好的码本对输入向量进行量化编码以生成索引，接着根据索引和码本完成数据的重建，最后计算量化误差并对关键结果进行展示。