ベクトル量子化
ベクトル量子化にあたり代表ベクトルを決定する必要がある。1つのやり方は人間の知識に基づいて代表ベクトルを指定する方法である。ほかのアプローチとして、データに基づいて代表ベクトルを算出する(代表ベクトルを学習する)アルゴリズムが様々存在する。
よく使われるアルゴリズムのクラスとしてクラスタリングがある。すなわち全データをK個のクラスタに振り分け、各クラスタを表現する値をもって代表ベクトルとする。具体的なアルゴリズムとしてはK平均法(収束時のクラスタ重心が代表ベクトル)が挙げられる。この方法はベクトルの次元を増やすことにより通常より少ない符号長での量子化が期待できるが、次元が増えると最適なクラスタリングと代表ベクトルの選出に関する計算量が増大する。この解決のためにいろいろな方法が提案されている。