學習向量量化

在計算機科學中，學習向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）是一種基於原型的監督學習統計分類算法。 LVQ是向量量化的監督版本。

簡介

LVQ是一種特殊的人工神經網絡，更精確地說，它應用了贏者全取，基於赫布理論。

LVQ 在分類文本文檔的時候非常有幫助。

參考

• 特徵序列的自組織圖和學習向量量化, Somervuo 和 Kohonen. 2004（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） (pdf)

外部連結

• LVQ for WEKA: WEKA 機器學習 Workbench 的 LVQ 變種（LVQ1, OLVQ1, LVQ2.1, LVQ3, OLVQ3）的實現。
• lvq_pak（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） Kohonen和他的小組的官方發布 (1996)
• LVQ for WEKA（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）: WEKA 機器學習 Workbench 的 LVQ 的另一個Java實現。