A cluster analysis of harmony in the McGill Billboard dataset
Notice bibliographique
Résumé
We set out to perform a cluster analysis of harmonic structures (specifically, chord-to-chord transitions) in the McGill Billboard dataset, to determine whether there is evidence of multiple harmonic grammars and practices in the corpus, and if so, what the optimal division of songs, according to those harmonic grammars, is. We define optimal as providing meaningful, specific information about the harmonic practices of songs in the cluster, but being general enough to be used as a guide to songwriting and predictive listening. We test two hypotheses in our cluster analysis — first that 5–9 clusters would be optimal, based on the work of Walter Everett (2004), and second that 15 clusters would be optimal, based on a set of user-generated genre tags reported by Hendrik Schreiber (2015). We subjected the harmonic structures for each song in the corpus to a K-means cluster analysis. We conclude that the optimal clustering solution is likely to be within the 5–8 cluster range. We also propose that a map of cluster types emerging as the number of clusters increases from one to eight constitutes a greater aid to our understanding of how various harmonic practices, styles, and sub-styles comprise the McGill Billboard dataset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».