基于聚类的对抗部分域适应跨被试EEG情绪识别方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类的对抗部分域适应跨被试EEG情绪识别方法，利用源域样本的特征计算类簇中心，并将源域真实标签作为类簇标签，并引入一致性匹配算法和跨域聚类共识指标，利用Kmeans聚类得到无标签目标域样本相应的类簇标签和类簇中心，将源域类簇中心与目标域类簇中心进行一致性匹配，对于匹配成功的两个类簇，将源域标签分配给共同语义的目标域类簇，同时计算跨域聚类共识指标实现最优目标域类簇个数的搜索，最终实现源域和目标域的共有类别的关联和私有类别的分离，该方法充分考虑无标签数据的特征空间分布结构，具有较高的普适性，能够大大提高模型训练效率，并为临床应用提供技术支持。