关于relief算法选择特征的问题

情绪EEG信号的特征提取
对5种情绪的EEG信号做了特征提取，4个波段，16通道，计算能量的均值。然后对这64个特征进行relief的计算，排序，得到11个较大值的特征值。

然后将这11个波段或者通道的数据，构成新的脑电信号，放进CNN网络进行训练，得到的识别率为44%。相比用原始信号进行CNN网络训练的89%来说，低了很多。

原因分析：
根据特征用relief算法进行选择，如果选择得到的数据无效，如果不是算法本身的问题，那么就是特征的问题，即这些不足以表达数据的本质信息。

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