《表3 癫痫脑电信号分类结果比较》

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《基于局部均值分解和迭代随机森林的脑电分类》

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笔者分别选取支持向量机、随机森林及迭代随机森林3种机器学习方法对局部均值分解后所求特征向量进行分类，并比较分类结果（见表3）。实验样本共1 284个，选取900个作为训练集，另外384个作为测试集，结果表明，LMD与迭代随机森林相结合的算法对癫痫发作间期和发作期EEG的乘积函数分类效果最佳，正确识别率为98.177%。