[人工智能]基于deap脑电数据集的脑电情绪识别二分类算法（附代码）

想尝试一下脑电情绪识别的各个二分类算法。

代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（fft）、数据预处理、以及各个模型处理。

采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用库，很适合我这种新手，看起来也方便）。

??代码在个人主页：脑电情绪识别二分类算法

https://download.csdn.net/download/qq_45874683/72601455

1. 数据预处理部分

1.将所有数据依次读取进行快速傅里叶变换。

代码如下：

2.处理标签，将四个维度都按照0-5和6-9划分为low和high

之后将标签进行编码，适合处理。

?3.定义好分类标准，按照low和high将四个维度分为划分为：'sad'和'happy' ；'calm'和'aroused'； 'compliant'和'dominant'；'disliked'和'liked'。

4.数据归一化

?

2.模型处理

1. 决策树：

?2.SVM

?3.KNN

?这次的代码比较简单。

毕竟是二分类代码，最终的结果普遍偏高。

?代码在个人主页：脑电情绪识别二分类算法

https://download.csdn.net/download/qq_45874683/72601455