音乐作品特征分析与分类数据集MusicCompositionFeatureAnalysisandClassificationDataset-yurymironov
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲分类, 音乐特征, 机器学习, 情感分析, 流派识别, 音乐元数据, 节奏与旋律
数据概述：
该数据集包含来自音乐作品的详细特征信息，用于音乐作品的分析与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据集中音乐作品的发布时间跨度不明确，可视为一个静态的音乐作品特征集合。
地理范围：数据集中音乐作品的来源涵盖全球范围，但未明确标注具体国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如“Artists”（艺术家）、“Track”（歌曲标题）、“Version”（版本）、“Duration”（时长）、“Artists_Genres”（艺术家流派）、“Album”（专辑）、“Release_year”（发行年份）、“Album_type”（专辑类型）、“Labels”（厂牌）、“Key”（调性）、“BPM”（每分钟节拍数）、“Vocal ”（人声）、“Country”（国家）、“Energy”（能量）、“Dancebility”（舞动性）、“Happiness”（愉悦度）。其中，train.csv文件还包含“Category”（类别）字段，用于训练分类模型。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据处理和分析。train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型的泛化能力。
来源信息：数据来源于公开的音乐数据库和资源，已进行标准化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于音乐流派识别、情感分析、音乐推荐系统等多种应用场景。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、情感音乐分析等领域的学术研究，例如基于音乐特征的流派分类、情感预测等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐内容分析等方面。
决策支持：支持音乐产业的市场分析、艺人推广和音乐创作决策。
教育和培训：作为音乐信息检索、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征与应用。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与类别之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、提升推荐系统的准确性。
