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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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スペクトルセントロイドの結果をk-meansでクラスタリングしたい

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配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2019/11/04 09:08

編集2022/01/12 10:58

音声ファイルをスペクトルセントロイド分析し、その結果をクラスタリングしたいのですが、クラスタ分けされていない状態で出力されてしまいます。問題は何でしょうか・・・?

また、手法についていくつか質問があります。

  1. 二次元配列として結合させているのですがこの方法はスマートか
  2. この場合クラスタリング前にノーマライズは必要か
  3. その他改善点

お答えいただけるものがあればお願いします。

理解不足が散見されるとは思いますが手助けいただけると幸いです。

IN:

python

spectral_centroids = librosa.feature.spectral_centroid(x, sr=sr)[0] #frame数をlenで取得しrangeをかける=range(0, 25869) frames = range(len(spectral_centroids))#0から任意の値までの連番: range(stop) print(frames) t = librosa.frames_to_time(frames) sc = np.stack([t,spectral_centroids],1) librosa.display.waveplot(x, sr=sr, alpha=0.4) plt.plot(sc[:,0],sc[:,1], color='r') #KMeans from sklearn import cluster X = sc estimator = cluster.KMeans(n_clusters=5) estimator.fit(X) y = estimator.labels_ # 図を表示 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.plot(X[:, 0], X[:, 1])

OUT:

sc(スペクトルセントロイド_ノーマライズなし)
sc_out

k-means結果
sc_k-means

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