学习向量量化法(Learning vector quantization)
一般针对二分类，多分类问题

在codebook vector里面找数据，通过欧几里得距离公式判断距离，寻找最好的数学单元(Best - Matching- Unit)

训练过程：
选择部分codebook vector数据记为A
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开始竞争(codebook vector中选出的A与训练实例一致的情况下，A靠近实例，反之则远离)
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通过学习率(learning-rate)控制远离的程度
B = B + learing-rate*（K-B）
K是训练数据,B输入变量
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对每个实例进行上述的单独学习
learning-rate也会有alpha(α，这里指最初定义的学习率)进行变化
学习率更新公式:
learing-rate = α * (1-epoch/max_epoch)