Verwenden von MFCCs in der KNN -Klassifizierung

1. Warum wird MFCC in der Audioklassifizierung verwendet??
2. Erklärt Feature Skaling für den KNN -Algorithmus mit ordnungsgemäßer Begründung?
3. Wie kann ich meinen KNN -Algorithmus verbessern??
4. Kann KLN für die Klassifizierung mit mehreren Klassen verwendet werden??

Warum wird MFCC in der Audioklassifizierung verwendet??

Es wird beobachtet, dass das Extrahieren von Merkmalen aus dem Audiosignal und die Verwendung als Eingabe in das Basismodell eine viel bessere Leistung erzeugt als direkt unter Berücksichtigung des Roh -Audiosignals als Eingang. MFCC ist die weit verbreitete Technik zum Extrahieren der Merkmale aus dem Audiosignal.

Erklärt Feature Skaling für den KNN -Algorithmus mit ordnungsgemäßer Begründung?

Ja, Feature Skaling ist erforderlich, um die bessere Leistung des KNN -Algorithmus zu erzielen. Stellen Sie sich beispielsweise einen Datensatz mit n Anzahl von Instanzen und N -Anzahl von Funktionen vor. Es gibt eine Funktion mit Werten zwischen 0 und 1. In der Zwischenzeit gibt es auch eine Funktion, die von -999 bis 999 variiert.

Wie kann ich meinen KNN -Algorithmus verbessern??

Der Schlüssel zur Verbesserung des Algorithmen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass der verbesserte KNN -Algorithmus die Genauigkeit und Effizienz der Klassifizierung verbessert.

Kann KLN für die Klassifizierung mit mehreren Klassen verwendet werden??

KNN wird sowohl für "Binär" als auch für die Klassifizierung mit mehreren Klassen verwendet- in der Terminologie des maschinellen Lernens ist ein Klassifizierungsproblem eine, bei der eine Liste diskreter Werte als mögliche Vorhersageergebnisse (als Zielklassen bezeichnet) das Ziel des Das Modell besteht darin, zu bestimmen, welche Zielklasse A gegeben werden könnte ...