一个Kmeans分类聚合算法例程

资 源 简 介

一个Kmeans分类聚合算法例程

详 情 说 明

Kmeans分类聚合算法是一种经典的无监督学习技术，在模式识别和信号处理领域具有广泛应用。该算法通过迭代优化样本点与聚类中心的距离，实现数据自动分类。

在数字音频识别场景中，算法处理流程包含多个关键环节：首先对原始音频信号进行时频转换，通过基于Kaiser窗的双谱线插值FFT技术实现高精度谐波分析，有效提取信号频域特征。随后运用主成分分析(PCA)对高维特征进行降维处理，保留最具判别性的特征分量。

典型相关分析(CCA)在此过程中发挥重要作用，通过建立时域波形与频域特征之间的关联模型，增强特征的区分能力。可视化环节同步绘制时域波形图、频谱图以及特征空间分布图，直观展示信号特性与分类效果。

针对10个数字音的识别任务，系统通过Kmeans聚类形成的特征模板库，能够有效区分不同数字的声学特征模式。算法在实现过程中特别注意处理频谱泄露问题，并采用插值技术提高频率分辨率，这对相似数字音（如"three"和"free"）的区分尤为关键。