A. 什么是fgm算法
FGM算法是一种特征生成方法。
FGM算法，即特征生成方法，是一种在机器学习和数据挖掘领域中常用的算法。其主要目的是从原始数据中提取和生成对于模型训练更有意义的特征。
在详细解释FGM算法前，我们先简单了解一下特征工程。特征工程是一种数据预处理方法，目的是最大限度地从原始数据中提取并加工出对模型训练最有用的信息。而FGM算法就是特征工程中一种重要的方法。
FGM算法的核心思想是，通过对原始数据进行一定的转换和处理，生成对于模型训练更为有效的特征表示。这种转换可以基于各种数学函数、统计方法或者机器学习算法来完成。生成的特征应该能够捕捉到数据的内在规律和结构，从而帮助模型更好地进行学习和预测。
在具体实施FGM算法时，需要根据具体问题和数据的特点来设计合适的特征生成策略。这可能包括数据的归一化、离散化处理，特征的交叉、组合，以及通过某些算法进行特征降维等。生成的这些特征会作为模型的输入，帮助模型在训练过程中捕捉数据中的复杂模式和关系。
总的来说，FGM算法在特征工程中扮演着重要的角色，它能够帮助我们从原始数据中提取出有用的信息，为模型的训练和预测提供更有价值的输入。通过合理地运用FGM算法，我们可以提高模型的性能和效果，从而在实际应用中取得更好的结果。
B. 数据挖掘十大算法
数据挖掘十大算法包括：决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、K均值聚类、Apriori算法、线性回归、主成分分析、AdaBoost算法以及神经网络。
决策树是一种基于树结构的分类和回归方法，通过属性选择指标构建树，并在每个节点上进行分裂，以递归地划分数据并生成决策规则。随机森林则是一种集成学习方法，它利用多个决策树进行投票或平均预测，以提高准确性和稳定性。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，适用于分类和文本分析。它简单快速，特别适用于高维数据和大规模数据集。支持向量机是一种二分类模型，通过找到最优超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和对高维数据的适应性。
K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇，通过最小化数据点与其所属簇中心之间的平方距离来优化。Apriori算法则用于挖掘频繁项集和关联规则，它通过迭代生成候选项集，并利用支持度和置信度等指标筛选出频繁项集和相关规则。
线性回归用于建立特征与目标变量之间的线性关系模型，通过最小化残差平方和来拟合数据。主成分分析是一种降维技术，它通过线性变换将原始特征投影到新的正交特征空间，以提取数据集中的主要特征。
AdaBoost算法是一种集成学习方法，通过迭代训练多个弱分类器并加权投票来构建一个强分类器。它在每轮迭代中调整样本权重，重点关注错误分类样本。最后，神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的模型，它通过多个层次的神经元节点和权重连接来学习数据的复杂非线性关系。
这些算法在数据挖掘领域具有广泛应用，每个算法都有其独特的优势和适用场景。例如，决策树和随机森林在处理具有多种属性的数据时表现出色，而朴素贝叶斯和支持向量机则适用于文本分类和模式识别等任务。K均值聚类和Apriori算法常用于市场分析和购物篮分析等场景，而线性回归和主成分分析则用于数据降维和特征提取等任务。AdaBoost算法和神经网络则在处理复杂分类问题时具有显着优势。
C. 基于Fbank的语音数据特征提取
Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank)， Fbank 特征提取方法就是相当 于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换（有损变换），跟 MFCC 特征， Fbank 特征保留了更多的原始语音数据。
MFCC语音特征的提取过程，如下图：
需要对语音信号进行预加重、分帧、加窗等等处理，而这些处理的方式均是为了能够最大化语音信号的某些信息，以达到最好特征参数的提取。
语音读取及可视化：
结果：
预加重其实就是将语音信号通过一个高通滤波器，来增强语音信号中的高频部分，并保持在低频到高频的整个频段中，能够使用同样的信噪比求频谱。在本实验中，选取的高通滤波器传递函数为：
预加重系数 a=0.97
式中a的值介于0.9-1.0之间，我们通常取0.97。同时，预加重也是为了消除发生过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰。
结果：
分帧是指在跟定的音频样本文件中，按照某一个固定的时间长度分割，分割后的每一片样本，称之为一帧，这里需要区分时域波形中的帧，分割后的一帧是分析提取Fbank的样本，而时域波形中的帧是时域尺度上对音频的采样而取到的样本。
分帧是先将N个采样点集合成一个观测单位，也就是分割后的帧。通常情况下N的取值为512或256，涵盖的时间约为20-30ms。也可以根据特定的需要进行N值和窗口间隔的调整。为了避免相邻两帧的变化过大，会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，一般M的值约为N的1/2或1/3。
语音识别中所采用的信号采样频率一般为8kHz或16kHz。以8kHz来说，若帧长度为256个采样点，则对应的时间长度是256/8000×1000=32ms。本次实验中所使用的采样率(Frames Per Second)16kHz，窗长25ms（400个采样点），窗间隔为10ms（160个采样点）。
结果：
在对音频进行分帧之后，需要对每一帧进行加窗，以增加帧左端和右端的连续性，减少频谱泄漏。在提取Fbank的时候，比较常用的窗口函数为Hamming窗。
假设分帧后的信号为 S(n),n=0,1,2…,N-1，其中N为帧的大小，那么进行加窗的处理则为：
W(n)的形式如下：
不同的a值会产生不同的汉明窗，一般情况下a取值0.46。进行值替换后，W(n)则为：
对应的汉明窗时域波形类似下图：
结果：
由于信号在时域上的变换通常很难看出信号的特性，所有通常将它转换为频域上的能量分布来观察，不同的能量分布，代表不同语音的特性。所以在进行了加窗处理后，还需要再经过离散傅里叶变换以得到频谱上的能量分布。对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。设语音信号的DFT为：
能量的分布为：
下图是有频谱到功率谱的转换结果示意图：
结果：
Fbank考虑到了人类的听觉特征，先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中，然后转换到倒谱上。 在Mel频域内，人对音调的感知度为线性关系。举例来说，如果两段语音的Mel频率相差两倍，则人耳听起来两者的音调也相差两倍。Mel滤波器的本质其实是一个尺度规则，通常是将能量通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，如定义有M个滤波器的滤波器组，采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为 f(m),m=1,2…M，M通常取22-26。f(m)之间的间隔随着m值的减小而缩小，随着m值的增大而增宽，如图所示：
从频率到Mel频率的转换公式为：
其中 f 为语音信号的频率，单位赫兹（Hz）。
假如有10个Mel滤波器（在实际应用中通常一组Mel滤波器组有26个滤波器。），首先要选择一个最高频率和最低频率，通常最高频率为8000Hz，最低频率为300Hz。使用从频率转换为Mel频率的公式将300Hz转换为401.25Mels，8000Hz转换为2834.99Mels，由于有10个滤波器，每个滤波器针对两个频率的样点，样点之间会进行重叠处理，因此需要12个点，意味着需要在401.25和2834.99之间再线性间隔出10个附加点，如：
现在使用从Mel频率转换为频率的公式将它们转换回赫兹：
将频率映射到最接近的DFT频率：
于是，我们得到了一个由10个Mel滤波器构成的Mel滤波器组。
D. 文本特征选择和提取
文本特征选择和提取的主要方法和考虑因素如下：
主要方法： 基于统计的特征提取方法： 词频：一个词在文档中出现的次数。 文档频次：在整个数据集中包含该单词的文档数量。 TFIDF：结合了词频和文档频次，考虑了词在文档中的重要程度和文档区分度。 互信息、期望交叉熵、二次信息熵：通过统计独立关系来度量特征对于主题的区分度。 信息增益：通过计算信息增益来度量特征的预测能力。
基于信息理论的特征提取方法：
基于机器学习的特征提取方法：
基于语义的特征抽取方法：
考虑因素： 词频：词在文档中出现的次数。 词性：词的语法分类，如名词、动词等。 文档频次：词在整个数据集中出现的文档数量。 标题、位置：词在文档中的位置，如标题、段落开头等。 句法结构：词的语法结构和句子结构。 专业词库：特定领域的专业词汇。 信息熵：衡量信息不确定性的度量。 文档：整体文档内容和结构。 词语长度：词的长度，可能影响其重要性。 单词的区分能力：词在区分不同文档或主题时的能力。 词语直径：可能指词在文本中的跨度或影响范围。 首次出现位置：词在文档中的首次出现位置。 词语分布偏差：词在文档中分布的均匀性或偏差。
特征提取的一般步骤包括统计特征、计算特征权重、排序特征、选取特征，这些步骤共同构成了文本特征选择和提取的完整流程。