不过要注意的是，刚才找到的都是随机采样得到的3s片段，只能代表这个片段是近邻片段，并不一定代表这个曲子就是近邻曲
所以lz又进行了乐曲整体的分析

可以通过两种方式计算近邻曲：
1. 计算属于该曲所有samples中要素分布的平均值，然后计算其到中心距离
2. 计算属于该曲所有samples到中心的距离，然后取平均
经过计算，可以分别得到结果。左侧是最近邻的三首，右侧是最远郊的三首

lz觉得左侧这六首代表了ost的平均曲风，而右侧这三首代表了ost多样的边界

还有4天要开学，lz作业差一半
赶快做最后一项分析

音乐聚类：机器自动给音乐分类，虽然我们不知道它的标准。
我们刚刚从ost中抽取出了50个音乐要素特征，不过据说50维的数据对聚类不太友好，所以lz同时尝试了几种不同的聚类方法。

法一：降维
lz写了一个自动编码器，试图将50个音乐要素压缩到20个，自动编码器可以达到10^-4数量级的重建错误率，压缩有点效果。
设定类群数为5类，使用Mathematica的聚类算法，结果如下：

很明显，中下方这一类节奏舒缓，最右侧的一类大多数有快速的行进节奏与鼓点（其它的还没能听出区别）

再来看看不降维，直接进行聚类的结果：

左上角这一类也是非常明显，音乐节拍柔和，多为钢琴，深入人心，感染力强，其它的区别我确实还没能听出来
（音乐素养不及格）

lz水完了，先去抄个化学作业答案

没人水

资瓷一下技术佬

你说的专业性太强了嘛

好听就完事了

来点濏徒