机译:比较ANN,LDA,QDA,KNN和SVM算法从两通道前额叶脑电数据对放松和压力性心理状态进行分类
School of Bio Science and Engineering, Jadavpur University, Kolkata, 49, Naskarpara Road, Santoshpur, Kolkata 700075, India;
School of Bio Science and Engineering, Jadavpur University, 61B, Sardar Shankar Road,Kolkata 700029, India;
electro-encephalogram; EEG; cross-correlation; cross-covariance; cross-spectral density; cross-coherence; artificial neural network; ANN; quadratic discriminant analysis; QDA; K nearest neighbour; KNN; support vector machine; SVM; common spatial patterns; CSP;
机译:基于字典的分类器和堆叠机学习分类分类的基于词典的Twitter数据情绪分析混合模型 - SVM,KNN和C5.0
机译:使用S-SVM和LS-SVM对基于EMD的EEG信号特征进行分类和比较
机译:使用CNN和KNN分类器以及FWT,PCA和LDA算法进行热成像
机译:基于脑电数据的LDA,QDA和KNN算法在左右肢运动分类中的性能分析
机译:基于便携式听觉ERP的脑机接口的前额叶单通道脑电数据分析
机译:图3:调谐ML算法的学习曲线:LR(A),KNN(B),LDA(C)和线性SVC(D),用于将LTR回收转换到谱系水平的分类。