LBG算法K-means

LBG算法，矢量量化。Linde，Buzo和Gray于1980年提出LBG算法，又称为K-means算法。该算法是基于最近邻原则把训练矢量分配到与它欧式距离最小的码字的簇中。

function D = dist1（xt）;
% dist1 : calculate a nt*nx vector containing distances between all points
%	  in x and all points in t. x and t must be row vectors !
%         Used in sqrDist
% D = dist1（xt）
%	xt	- row vectors
%	D	- the nt*nx result

% Copyright （c） 1995-2001 Frank Dellaert
% All rights Reserved

global dist1_warning
if isempty（dist1_warning）
   warning（‘dist1: please compile mex-version by typing “mex dist1.c“ in “clusters“ directory‘）;
   dist1_warning=1;
end

[dxnx] = size（x）;
[dtnt] = size（t）;
if （dx~=1 | dt~=1） error（‘dist1 only takes row vectors‘）; end

% totally vectorized （but memory hungry）
D = x（ones（1nt）:） - t（ones（1nx）:）‘;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录          0  2006-08-21 21:10  LBG

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     文件      65720  2006-08-20 10:15  LBG\lena_tv.mat

     文件         89  2006-09-01 21:50  LBG\read me.txt

     文件       1161  2006-07-21 10:24  LBG\sqrDist.m

     文件    1239075  2002-07-27 16:42  LBG\An Algorithm for Vector Quantizer Design（LBG）.pdf

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