《表2 分类结果：基于FP＿Growth关联规则挖掘的多轨道数字音频文件分类研究》

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《基于FP＿Growth关联规则挖掘的多轨道数字音频文件分类研究》

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为验证本文方法对多轨道数字音频文件分类方面的优越性能，对上一实验中的实验对象进行关联规则挖掘识别。实验对象中包含MP3，WMA，MIDI，WAV，CDA，AU，AIF，RM，VOC等格式数字音频文件共计4 296份，随机抽取其中95%作为训练集，余下5%作为测试集。采用三种方法挖掘训练多轨道数字音频文件数据集中的音频文件，并将挖掘到的关联规则运用到测试数据集中完成数字音频文件分类，分类结果见表2。