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摘要：自发现以来，脑电图 (EEG) 一直是识别患者某些健康状况的主要方法。由于可用的分类器类型很多，因此分析方法也同样繁多。在这篇评论中，我们将专门研究为生物工程应用的 EEG 分析而开发的机器学习方法。根据这些信息，我们能够确定每种机器学习方法的总体有效性以及关键特征。我们发现，机器学习中使用的所有主要方法都以某种形式应用于 EEG 分类。范围从朴素贝叶斯到决策树/随机森林，再到支持向量机 (SVM)。监督学习方法的平均准确度高于无监督学习方法。这包括 SVM 和 KNN。虽然每种方法在各自的应用中的准确性都有限，但希望如果正确实施，这些方法的组合具有更高的整体分类准确度。关键词：EEG 分析、EEG 信号、SVM。
机器学习脑电信号回顾... - ijarcce
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