Characterizing_vocal_repertoires_Chacma狒狒声学通讯分类方法研究数据

数据集概述

本数据集包含912个野生Chacma狒狒（Papio ursinus）叫声样本的声学分析数据，旨在通过硬聚类与软聚类方法对比，客观表征其声学通讯的声谱特征。数据提取了118个声谱变量，构建了不同特征集并进行主成分分析，对比k-means、层次聚类及模糊聚类算法的分类效果，为动物声学通讯研究提供方法学参考。

文件详解

• 文件名称：Dataset Chacma Baboon Vocal Repertoire.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含912个Chacma狒狒叫声样本的声学特征数据，可能涵盖118个声谱变量（如频率、时长、振幅等）、不同特征集（9变量、38变量、118变量）、主成分分析得到的19个因子，以及各类聚类算法的分类结果数据。

适用场景

• 动物声学通讯研究：分析Chacma狒狒声谱特征的分类结构，探究其声学通讯的演化机制
• 聚类算法对比分析：对比硬聚类（k-means、层次聚类）与软聚类（模糊聚类）在动物声谱分类中的应用效果
• 特征选择方法评估：验证不同特征集（原始变量、主成分因子）对声谱分类结果的影响
• 行为生态学研究：为动物行为学中声谱数据的标准化分析提供方法学参考