KNN算法实现癫痫脑电信号识别及Matlab源码

KNN算法实现癫痫脑电信号识别及Matlab源码

癫痫是一种常见的神经系统疾病，其脑电信号（Electroencephalogram，简称EEG）包含了有关患者脑电活动的重要信息。识别和分类癫痫脑电信号对于疾病的早期检测和治疗具有重要意义。在本篇文章中，我们将介绍如何使用K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法实现癫痫脑电信号的识别，并提供相应的Matlab源码。

KNN算法是一种基于实例的监督学习算法，用于分类和回归问题。其基本思想是通过测量不同样本之间的距离来进行分类。在癫痫脑电信号识别中，我们可以将每个脑电信号样本表示为一个特征向量，并根据不同特征向量之间的距离来判断其所属类别。

以下是使用Matlab实现KNN算法进行癫痫脑电信号识别的示例代码：

% 加载数据集
load('eeg_data.mat'); % 假