A Study on Influence of Normalization Methods on Music Genre Classification Results Employing kNN Algorithms
Abstrakt
This paper presents a comparison of different normalization methods applied to the set of feature vectors of music pieces. Test results show the influence of min-nlax and Zero-Mean normalization methods, employing different distance functions (Euclidean, Manhattan, Chebyshev, Minkowski) as a pre-processing for genre classification, on k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm classification results.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 20 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.21936/si2013_v34.n2A.45
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Opublikowano w:
-
Studia Informatica Pomerania
nr 34,
strony 411 - 423,
ISSN: 2451-0424 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2013
- Opis bibliograficzny:
- Rosner A., Michalak M., Kostek B.: A Study on Influence of Normalization Methods on Music Genre Classification Results Employing kNN Algorithms// Studia Informatica. -Vol. 34., nr. 2A (111) (2013), s.411-423
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.21936/si2013_v34.n2a.45
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 116 razy