README_TR

Kod dosyaları içerikleri:
distances.py:
verilen iki vector için euclidean, canberra, braycurtis, manhattan, chessboard, cosine, correlation, dtw, percival uzaklık/benzerliklerini hesaplıyor ve bir dictionary olarak dönüyor. find_distances.py tarafından kullanılıyor.

rhythm_similarity.py 	 
burak abi'nin yazdığı timing_similarity hesabını yapan kod. find_distances.py tarafından çağrılıyor.

find_distances.py        
51_rhy1_per101559_fail gibi segmente edilmiş ses dosyalarını okuyup, ref-per bundleları kurup her bir ikili için 10 farklı distance/benzerlik hesaplayıp bunu results/ içine kaydeden kod. 51_rhy1 51_rhy2 gibi farklı gruplar farklı txt dosyalarına kaydedilir.

create_matrices.py       
results/'a kaydedilmiş bundleları okuyarak uzaklık ölçütlerini benzerliğe çevirir, ölçütleri normalize eder, tüm hatalı, hatasız icralardan ya da eşit sayıda hatalı hatasız icradan train ve test vectorlerini oluşturur. get_data ('all') ya da get_data('equal') çağırdığınızda kendisi geriye kalan tüm işlemleri handle ediyor. classification.py, outlier_detection.py ve feature_selection.py tarafından kullanılıyor.

io_ops.py		 
Verilen herhangi bir dictionary'nin dosyaya yazılması ve okunması için kullanılıyor.

classification.py:       
Supervised Classification algoritmalarının bulunduğu dosya. plot_linear_coefs methodunu çağırdığınızda linear regression uygulayarak, benzerlik ölçütlerinin katsayılarını pie-chart'ta gösteriyor. plot_method_accuracies'i çağırdığınızda tüm ML algorithmalarını train edip, test accuracyleri print ediyor ve sütun grafiğinde gösteriyor.

feature_selection.py     
variance threshold ve select from model(recursive selection) kullanarak feature elimination yapan metotları barındıran kod.

outlier_detection.py     
One-Class SVM, Robust covariance, Isolation Forest kullanarak verilen input data'da her bir input'un outlier olma olasılığını hesaplayan kod. Fakat outlier elemesini classification metotlarını çağırmadan önce yapmadım. Outlier olma olasılığı %30'un üzerinde olan 295 sample var (53bin içinde)