白话机器学习算法（十三）LVQ

LVQ网络（Learning Vector Quantization）是前面说的SOM的一个变种，但是学习方法仍然是Kohonen的竞争方法，说他是变种，因为这个算法是一种有监督的方法。

单看他的名字就知道，这是一种向量量化手段，如果给我K类数据，每类数据若干样本，我要找K个向量来代表这K类数据的模式，最简单的方法就是我对每类求均值，这是个很好的想法，但是如果我每个类中都有若干离群点，那可能会导致均值不能很好的代表那类数据的输入模式；怎么做呢？投票机制！LVQ，SOM都是这么做的；

LVQ分为LVQ1，LVQ2，LVQ3，下面简单说说LVQ2：

前面讲了SOM，LVQ与SOM的区别在输入，LVQ的输入是有标签的，同时其神经元也是有初始标签的，如下图：

 LVQ是由数据驱动的，数据搜索距离它最近的两个神经元，对于同类神经元采取拉拢，异类神经元采取排斥，这样相对于只拉拢不排斥能加快算法收敛的速度，最终得到数据的分布模式，开头提到，如果我得到已知标签的数据，我要求输入模式，我直接求均值就可以，用LVQ或者SOM的好处就是对于离群点并不敏感，少数的离群点并不影响最终结果，因为他们对最终的神经元分布影响很小。