，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。向量量化是竞逐式学习的一种技巧，故与深度学习的自编码器其中使用的自组织对应以及稀疏神经编码有关系。
一维的例子.向量量化其实就是找附近既定的点，来当作一个区间的代表，从而简化资料量。参见下图，在-1到1的数值都会近似为0，在1到3的数值都会近似为2，以此类推，这些数值都