基于deap脑电数据集的脑电情绪识别二分类算法(附代码)
想尝试一下脑电情绪识别的各个二分类算法。
代码主要分为三部分:快速傅里叶变换处理(fft)、数据预处理、以及各个模型处理。
采用的模型包括:决策树、SVM、KNN三个模型(模型采用的比较简单,可以直接调用库,很适合我这种新手,看起来也方便)。
代码在个人主页:脑电情绪识别二分类算法
https://download.csdn.net/download/qq_45874683/72601455
1. 数据预处理部分
1.将所有数据依次读取进行快速傅里叶变换。
代码如下:
2.处理标签,将四个维度都按照0-5和6-9划分为low和high
之后将标签进行编码,适合处理。
3.定义好分类标准,按照low和high将四个维度分为划分为:'sad'和'happy' ;'calm'和'aroused'; 'compliant'和'dominant';'disliked'和'liked'。
4.数据归一化
2.模型处理
1. 决策树:
2.SVM
3.KNN
这次的代码比较简单。
毕竟是二分类代码,最终的结果普遍偏高。
代码在个人主页:脑电情绪识别二分类算法
https://download.csdn.net/download/qq_45874683/72601455
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