马氏距离matlab原代码-EyeStateKNNClassifier:使用不同距离度量和邻居参数数量的k-NN算法预测眼图状态

上传者: 38649315 | 上传时间: 2022-01-04 09:39:17 | 文件大小: 391KB | 文件类型: -
马氏距离matlab原始代码EyeStateKNNClassifier 使用不同距离度量和邻居参数数量的k-NN算法预测眼图状态 该存储库包含“使用k-NN算法预测眼图状态:不同距离度量和邻居参数数量的比较研究”的原始实现,该方法已发布在2019年医疗技术大会(TIPTEKNO)上。 为了提出针对不同类型问题的基于k-NN的方法,必须分析并正确解释不同的距离度量和相邻参数的数量。 在此项目中,我们使用k-NN算法基于不同距离指标(城市街区,chebychev,相关性,余弦,欧几里得,马哈拉诺比斯,minkowski,seuclidean,spearman)和邻居参数的数量执行了基于脑电图的眼睛状态预测。 一些细节如下: 在可通过UCI机器学习存储库[]获得的EEG眼神状态数据集上进行的实验。 该数据集包含多变量,顺序和时间序列的现实世界EEG数据。 EEG Eye State.arf文件转换为EEGEyeStateDataSet_Data.mat(包含所有EEG数据)和EEGEyeStateDataSet_Labels.mat(包含标签)。 使用十倍留一法交叉验证技术评估分类性能以进行

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