機器學習：原型聚類-學習向量量化LVQ算法淺析（附代碼實現）

學習向量量化算法（以下簡稱LVQ）和k均值算法（k-means）都屬於原型聚類的典型算法，它跟k均值算法最大的不同是，LVQ的樣本帶有類別標記，利用這些標記輔助聚類，屬於監督學習範疇。 LVQ的目標是學得一組n維（樣本維數）原型向量{P1,P2,...,Pq}，每個原型向量代表一個聚類簇。算法描述如下： 第6-10行表示，當距離最近的原型向量與所選樣本標記相同，則該原型向量向樣本方向靠攏；當距離最

>>阅读原文<<