本文详细介绍了数据对齐在迁移学习中的重要性，特别是欧式对齐(Euclidean Alignment, EA)算法。通过计算每段EEG样本的协方差矩阵并获取对齐矩阵，EA对源域和目标域用户的数据进行有效调整，以减少域间差异。相较于黎曼对齐(RA)，EA更快速、无需标签信息且更易结合其他处理步骤。实验结果显示，EA在不同EEG数据集上表现出色，提升了迁移学习效果。"
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运动想象迁移学习系列:数据对齐（EA）
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8701679
论文题目：Transfer Learning for Brain–Computer Interfaces: A Euclidean Space Data Alignment Approach
论文代码：https://github.com/hehe03/EA/blob/master/main_MI.m
0. 引言
本篇博客重点考虑数据对齐部分，因为其对后续迁移学习的效果影响非常大。
数据对齐有多种方法，如黎曼对齐(Riemannian Alignment, RA)、欧式对齐(Euclidean Alignment, EA)、标签对齐(Label Alignment, LA)、重心对齐(Centroid Alignment, CA) 等。下面重点介绍EA。
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