脑电信号(EEG)处理中的机器学习方法总结——回归模型，SVM、K近邻、人工神经网络、朴素贝叶斯、决策树和随机森林、集成学习、模糊逻辑、LDA线性判别分析、K-means聚类、强化学习、迁移学习

最新推荐文章于 2024-05-21 20:55:59 发布

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分类专栏：脑科学核磁共振成像机器学习脑电图EEG 文章标签：神经网络大数据算法

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脑电图EEG

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本文总结了机器学习在脑电分析中的应用，包括回归模型、SVM、K近邻、人工神经网络（前向、径向基函数、RNN）、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、集成学习、模糊逻辑、LDA、K-means聚类、强化学习和迁移学习。各种方法在脑电分类和分析中具有不同的优势和适用场景，如SVM和KNN在有监督学习中表现良好，而模糊逻辑和神经网络在模式识别中发挥作用。强化学习则在脑机接口系统中展现出潜力。

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本文归纳总结了机器学习在脑电分析中的应用，并详细介绍回归模型，SVM、K近邻、人工神经网络、朴素贝叶斯、决策树和随机森林、集成学习、模糊逻辑、LDA线性判别分析、K-means聚类、强化学习、迁移学习等机器学习方法的有效性、关键特性及其最适合的应用场景。

文章来源于2020年发表的《A Review on Machine Learning for EEG Signal Processing in Bioengineering》

脑电图（EEG）自发现以来，一直是确定患者某些健康状况的主要方法。由于可使用的分类器类型多种多样，因此可采用的分析方法也同样众多。在本文中，我们将研究专门用于脑电分析和生物工程应用的机器学习方法。回顾了1988年至2018年的文献，以获取脑电在多种应用中的先前和当前分类方法。根据这些信息，我们能够确定每种机器学习方法的总体有效性以及关键特性。我们发现机器学习中使用的所有主要方法都以某种形式应用于脑电分类。从朴素贝叶斯到决策树/随机森林，再到支持向量机（SVM）。有监督的学习方法整体上比无监督的学习方法具有更高的准确性，这包括支持向量机和KNN。虽然每一种方法在各自的应用中各自的精度都受到限制，但希望在正确实现方法的同时获得更高的总体分类精度。