向量量化（）是一个在讯号处理中的一个量化法，其为借由样本向量(prototype vector)的训练来估算密度机率函数，并借由此密度函数推估最有效的量化方案。此技术原用于资料压缩，透过分割大数量的资料点(函数)，让每个小群集都有相同的资料点，而这些小群集的所有资料就由其正中央的点作为代表，这点与k-平均演算法以及其他群集分析的特性相当。向量量化所使用的密度分佈法的优势在于，此种压缩法对于高机率出现(密集)的资料误差小，而对低机率(稀疏)的资料误差大，故特别适用于大量且高维度的向量破坏性资料压缩。向量量