[IEEE 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际学术会议（CISP-BMEI） - 中国北京 (2018.10.13-2018.10.15)] 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际学术会议（CISP-BMEI） - 基于直方图聚类的流行音乐分割

1：实验设计与方法选择：

该方法采用直方图聚类进行音乐分段，选取基于节拍的音级轮廓（PCP）特征，并应用相似特征向量聚类、直方图聚类及边缘调整技术，根据流行音乐结构进行分段。通过参数优化实验确定直方图聚类的最佳参数。

2：样本选择与数据来源：

使用200首华语流行歌曲作为分段数据集。

3：实验设备与材料清单：

提供内容中未提及具体设备或材料。

4：实验流程与操作步骤：

包括提取PCP特征，采用K均值、K均值++和Isodata算法进行聚类，并通过边缘调整实现分段。通过参数优化寻找最佳聚类参数。

5：数据分析方法：

评估分段准确率，计算各聚类算法的平均准确率，分析中同时考虑时间复杂度。