动态模糊矢量量化算法

由于传统的K-均值算法在用于矢量量化时强烈依赖初始码书的选取,如果初始码书选取不好,则很容易陷入局部最小点;而Bezdek的模糊K-均值算法由于计算量很大,也很少用于矢量量化的设计码书,因此,人们一直在寻找收敛速度和收敛效果两者性能都较好的算法.在研究Nicolaos等人提出的模糊矢量量化(FVQ)算法基础上,针对FVQ算法收敛过程存在的问题,并从收敛结构和收敛策略出发,提出了一种动态的模糊矢量量化算法(DFVQ);同时给出了两种具体实现形式以及算法步骤.实验表明,该动态模糊矢量量化算法在收敛速