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问如何实现MFCC特征的K-Means聚类算法？
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Stack Overflow用户

提问于 2011-05-29 06:30:18

回答 2查看 2.2K关注 0票数 3

利用MFCC算法得到了一些声音变量的特征。我想用K-Means对它们进行聚类。我有70帧，每帧都有9个倒谱系数用于一个语音样本。这意味着我有一个类似于70*9大小的矩阵。

让我们假设A，B和C是语音记录

一个是：

List<List<Double>> -> 70*9 array (I can use Vector instead of List)

B和C的长度也是一样的。

我不想聚类每一帧，我想聚类每一帧块(在我的例子中，一组有70帧)。

我如何在Java中用K-Means实现它？

java

algorithm

cluster-analysis

k-means

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2011-05-29 14:46:19

这就是你对问题领域的知识变得至关重要的地方。您可能只使用70*9矩阵之间的距离，但您可能会做得更好。我不知道你提到的特定特征，但一些通用的例子可能是每个特征70个值的平均标准差。您基本上是在寻求减少维度的数量，这既是为了提高速度，也是为了使度量针对sImple转换具有健壮性，比如将所有值偏移一步

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2012-07-10 16:25:37

K-Means对你的数据有一些非常严格的假设。我不相信你的数据适合在上面运行k-means。

K-means是为欧几里得距离而设计的，可能有一种更适合您的数据的距离度量。
K- means需要能够计算合理的平均值，这可能不适合您的data
许多距离函数(和算法！)在70*9维度下不能很好地工作(“dimensionality")
You的诅咒需要事先知道k。

附注:避免使用Java泛型作为基本类型，比如Double。它会扼杀性能。使用double[][]。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/6164734

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