تكميم متجه
في البداية، هي تقنية تكميم كلاسيكية لمعالجة الإشارة تتيح نمذجة اقترانات كثافة الاحتمال من خلال توزيع متجهات النموذج الأول. استعملت هذه التقنية في الأصل في عملية ضغط البيانات. وتعمل بتقسيم مجموعة كبيرة من النقاط (متجهات إحداثية) إلى مجموعات لها نفس العدد من النقاط على وجه التقريب. تُمثّل كل مجموعة بنقطتها المركزية كما في الخوارزميات التصنيفية وبعض خوارزميات التقييم العنقودي الأخرى. ونتناول فيما يلي مزيدًا من التفاصيل.
التطبيقات
- طالع كذلك
- تشفير المحادثة
- فربس
- مخطط فورونوي
- تحليل عنقودي
- تقطيع الصورة
- خوارزمية تصنيفية
- تعلم متعمق
- روابط خارجية
وفي السياق ذاته، تستعمل تقنية تكميم المتجهات لضغط البيانات، وتصحيح البيانات، والتعرف على الأنماط، وتقدير الكثافة والتكتّل.
وفي هذا السياق، بالنسبة لتقدير الكثافة، فإن الحجم أو المساحة التي تكون أقرب إلى نقطة مركزية محددة من نقطة أخرى تتناسب عكسياً من الكثافة (بحسب خاصية مطابقة كثافة الخوارزمية).
من جانب آخر، تستعمل عملية تصحيح البيانات المفقودة، أو التنبؤ، لاستعادة البيانات المفقودة من بعض النطاقات. ويتم ذلك عن طريق العثور على أقرب مجموعة تتضمن نطاقات بيانات متوفرة، ومن ثم التنبؤ بالنتيجة بناءً على قيم النطاقات المفقودة، بافتراض أنه سيكون لها نفس قيمة النقطة الوسطى للمجموعة.
http://www.data-compression.com/vq.html
علاوةً على ذلك، QccPack — Quantization, Compression, and Coding Library (open source)
إضافةً إلى ذلك، VQ Indexes Compression and Information Hiding Using Hybrid Lossless Index Coding, Wen-Jan Chen and Wen-Tsung Huang
📝 هل في هذه المقالة خطأ؟
إذا وجدت معلومة تحتاج تصحيحاً أو إضافة، أو أردت حذف المقالة، أرسل لنا طلباً وسنراجعه.
ما رأيك في هذه المقالة؟