MATLAB用拟合出的代码绘图-EEG-classification:使用支持向量机，LDA和KNN分类器基于EEG数据对愤怒进行分类和预测
MATLAB用拟合出的代码绘图学士项目：使用Support-Vector
Machines和KNN基于EEG数据对愤怒进行分类
以下存储库是学士项目期间使用的代码的枢纽。
该存储库包含用于预处理和分析EEG数据（Matlab），所有统计测试（R）和分类器（Python
+）的每一行。
随着项目的进行，本文档的其余部分用作记事本。
它充满了对我们一路重要的项目，在归档项目之前不得更改。
每个脚本都包含解释性注释，以指导读者阅读代码。
线性混合效应模型
验证线性混合效应模型始终需要做两件事：
检查正常性和同质性。
构建一个所谓的“空模型”，并将混合模型的性能与此空模型进行比较。
I.混合效应模型属于参数统计技术（连同t检验和ANOVA检验）一起。
参数方法要求条件之间的差异呈正态分布，即条件A和条件B之间的差异需要近似钟形曲线。
非参数技术没有此限制-它们是“无分布的”-但是，混合模型是参数化的，因此我们需要检查差异是否实际上遵循正态曲线。
混合模型的另一个要求是数据是同质的，即就方差而言，数据集的一部分与另一部分没有很大差异。
下面描述的图检查了两者->形成了两个云，描绘了男性和女性之间
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