MATLAB K均值向量量化系统实现

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的向量量化处理系统，通过K-means聚类算法将高维数据压缩为有限码本。支持数据标准化预处理与自动码本生成，适用于信号处理与数据压缩场景。

详 情 说 明

基于K均值算法的向量量化处理系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的向量量化系统，核心是利用K-means聚类算法对高维数据向量进行压缩表示。系统将输入的高维向量数据通过聚类分析，映射到一个由有限数量码本向量构成的子空间，实现数据压缩和特征提取。该系统提供从数据预处理、码本生成到量化分析和结果可视化的全流程解决方案。

功能特性

• 数据预处理：自动对输入向量数据进行标准化处理，消除量纲影响
• 智能码本生成：采用K-means聚类算法自动寻找最优的码本向量集合
• 向量量化编码：实现原始向量到码字索引的高效映射
• 码本管理：支持训练所得码本的持久化保存与灵活加载
• 量化分析：提供量化误差（SSE）计算及迭代收敛过程的可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据：支持.mat、.csv、.txt格式的数值矩阵文件或直接输入矩阵变量，数据应为N×D维（N为样本数，D为特征维度）
2. 设置算法参数：指定聚类中心数量K值、最大迭代次数、收敛阈值等超参数
3. 运行主程序：执行系统主流程，完成码本训练和向量量化
4. 获取输出结果：

- K×D维码本矩阵（聚类中心） - N×1量化索引向量（每个样本对应的类编号） - 量化误差指标及收敛曲线图 - 可导出的码本数据文件（.mat格式）和量化结果报表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱（用于K-means算法实现）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其功能包括：协调控制整个向量量化系统的执行顺序，完成数据读取与标准化预处理，调用K-means算法进行码本训练，实现向量的量化编码映射，计算并输出量化误差性能指标，生成收敛过程的可视化图形，以及提供码本与量化结果的保存功能。