在利用Context模型实现系统的压缩编码时,Context模型是用来估计信源概率模型的有效方法。而Context建模的研究重点则是通过Context量化使压缩效率得到进一步提高。Context量化的实质是使模型中条件概率分布的数量减少。本文提出了基于动态规划的多维Context量化算法、基于K均值的混合聚类算法以及无监督极限学习机与K均值聚类相结合的算法来进行Context模型量化。然后分析对比这三种算法的量化性能,从而确定了相对最优的Context量化算法。此外,由于编码系统的编码效率是由量化性能与标签代价共同决定的,所以本文针对基于K均值的混合聚类算法和无监督极限学习机与K均值聚类相结合的算法进行量化产生的标签代价也进行了分析。由于运算量较大,本文利用基于动态规划的多维Context量化算法实现了单条件和二条件Context模型的量化;利用基于K均值的混合聚类算法和无监督极限学习机与K均值聚类相结合的算法实现了单条件到六条件Context模型的量化。其中,主要是使用描述长度作为量化性能的评判标准。从而确定模型的最佳条件数,提供了更优的Context模型。通过对实验结果进行分析,以上三种算法的Context模型量化性能得到了验证。由实验结果对比表明:相对而言,基于K均值的混合聚类算法可以使Context量化性能达到更优;另外,针对基于K均值的混合聚类算法以及无监督极限学习机与K均值聚类相结合的算法,六条件Context模型的量化性能比其它条件Context模型的量化性能更优。除此之外,若考虑的是整个压缩编码系统,即加上标签代价,则可得:标签代价不仅影响编码效率,而且会影响最优Context模型以及Context量化算法的选择。