LAB 05 · 像素 patch 词典：拟合与重建

历史 LAB07 原先的两个中心来自预设分组均值；后来加入的 Lloyd 拟合确实执行了优化，但输入仍是构造的二维描述子

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真实MNIST patch的Lloyd拟合、词典中心、保留误差与历史输出

历史 LAB07 原先的两个中心来自预设分组均值；后来加入的 Lloyd 拟合确实执行了优化，但输入仍是构造的二维描述子。本节另建实验身份，改用本册训练图像的真实 7×7 像素 patch。每张图切成不重叠的 4×4 个 patch，保留平均亮度大于 0.01 的 patch，学习 16 个中心。训练目标是 patch 到最近中心的平方距离和。

这里没有把数字类别交给词典。它学到的是压缩这些局部像素模式的一组中心；它没有因此证明自己学到了“数字概念”。这也不是 SIFT 描述子拟合，更不是 SimCLR、MAE 或 DINO 的复现。与现代方法的联系在问题层面：学习目标可以来自数据结构，而不一定来自固定类别名称。

**预测 → 改一个条件：**先看 16 个中心，再只改 N_WORDS 为 8。重跑本节，对照训练距离、保留 patch 重建误差及可辨认笔画。不要同时改 patch 大小与词典大小。