我应该如何处理音乐键（比例）作为KNN算法中的功能

Question

我正在进行数据科学项目，我想知道如何将音乐键（比例）作为KNN算法中的功能处理。 我知道KNN是基于距离的，因此给出每个钥匙一个像1-24这样的数字没有太大的意义（因为密钥编号24接近1接近7接近8的1）。 我考虑过为“大专业/次要”制作一列，而另一列本身则是 但是我仍然面临着同样的问题，我需要用一个数字指定注释，但是由于注释是循环的，所以我不能以线性为1-12。

对于那些不知道音乐钥匙如何工作的人，我的问题等同于在KNN中的处理状态，您不能仅以线性1-50来编号。

Answer 1

您可以考虑量表之间的距离的一种方法是将每个量表视为一个12元素的二进制向量，其中有1个音符在刻度中的位置，否则为零。

然后，您可以计算秤之间的锤距。例如，大规模及其相对次要尺度之间的锤子距离应为零，因为它们都包含相同的音符。

这是您可以在Python中进行设置的方法

from enum import IntEnum
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import hamming

class Note(IntEnum):
    C = 0
    Db = 1
    D = 2
    Eb = 3
    E = 4
    F = 5
    Gb = 6
    G = 7
    Ab = 8
    A = 9
    Bb = 10
    B = 11

major = np.array((1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1))
minor = np.array((1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0)) #WHWWHWW Natural Minor

# Transpose the basic scale form to a key using Numpy's `roll` function

cMaj = np.roll(major, Note.C) # Rolling by zero changes nothing
aMin = np.roll(minor, Note.A)
gMaj = np.roll(major, Note.G)
fMaj = np.roll(major, Note.F)

print('Distance from cMaj to aMin', hamming(cMaj, aMin))
print('Distance from cMaj to gMaj', hamming(cMaj, gMaj)) # One step clockwise on circle of fifths
print('Distance from cMaj to fMaj', hamming(cMaj, fMaj)) # One step counter-clockwise on circle of fifths

Answer 2

iiuc，您可以将功能转换为sin，如下所示。听说我有10个值1-10，我正在改变它们以保持它们的循环关系。

a = np.around(np.sin([np.deg2rad(x*18) for x in np.array(list(range(11)))]), 3)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(a)

输出：

通过此功能工程，您可以看到功能的圆形性已编码。 0等于10。