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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明公开了一种基于特征选择的多情感音乐数据分类方法、装置及可读介质，包括：基于若干个具有已知情感标签的多情感音乐数据构造出特征空间矩阵和标记空间矩阵；从特征空间矩阵随机生成特征选择矩阵，基于特征空间矩阵和特征选择矩阵构造出具有结构化子空间的流形学习框架，通过潜在子空间探索音乐数据的相关性并构造出多情感音乐数据的几何结构，基于标记空间矩阵构造标记相关性模型，根据流形学习框架、几何结构和标记相关性模型构造出目标函数，对目标函数进行求解，得到优化后的特征选择矩阵，基于优化后的特征选择矩阵确定特征子集，基于特征子集训练分类器，经训练的分类器便可以对音乐数据进行分类，得到情感分类结果，能提高分类性能。
主权项：1.一种基于特征选择的多情感音乐数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干个具有已知情感标签的多情感音乐数据，所述基于若干个具有已知情感标签的多情感音乐数据构造出特征空间矩阵和标记空间矩阵；从所述特征空间矩阵随机生成特征选择矩阵，基于所述特征空间矩阵和特征选择矩阵构造出具有结构化子空间的流形学习框架，通过潜在子空间探索所述音乐数据的相关性并构造出多情感音乐数据的几何结构，基于所述标记空间矩阵构造标记相关性模型，根据所述流形学习框架、几何结构和标记相关性模型构造出目标函数，对所述目标函数进行求解，得到优化后的特征选择矩阵，基于所述优化后的特征选择矩阵确定特征子集，基于所述特征子集和标记空间矩阵构建训练数据；构建分类器，采用所述训练数据对所述分类器进行训练，得到经训练的分类器；获取音乐数据，将所述音乐数据中与所述特征子集相对应的特征输入到所述经训练的分类器，得到情感分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于特征选择的多情感音乐数据分类方法、装置及可读介质
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