Quantification vectorielle par apprentissage

Définition

La quantification vectorielle par apprentissage (QVA) est un algorithme de classification supervisée basé sur la distance entre un point de donnée et des prototypes.

Compléments

L'algorithme QVA a été inventé par Teuvo Kohonen.

La technique est utilisée en classification et en compression de données.

L'algorithme en 2 étapes, la première étant la création des prototypes (par exemple et exploitant les regroupements); à un prototype (ou vecteur moyen), on associe une classe.

La seconde étape consiste en une classification au moyen d'une mesure de distance vectorielle (selon différentes métriques) entre un point de données et les différents prototypes. La classe sera associé au prototype ayant la distance minimal par rapport au point.

Français

quantification vectorielle par apprentissage

quantification de vecteurs par apprentissage

QVA

Anglais

learning vector quantization

LVQ

Source : Wikipedia Machine Learning

Source : Simon Proulx (2014)