Kuantisasi vektor belajar

Sistem LVQ diwakili oleh prototipe W=(w(i)...,w(n)) yang didefinisikan pada ruang fitur pada data yang diobservasi. Pada algoritme latihan "pemenang-mendapatkan-segala" menentukan, pada setiap titik data, prototipe yang paling dekat dengan input menurut pengukuran jarak yang diberikan. Posisi ini kemudian diadaptasi, seperti contoh pemenang (prototipe) bergerak mendekat jika secara benar mengklasifikasikan titik data atau berpindah jika prototipe mengklasifikasikan titik data secara tidak benar.