基于机器学习的ecg分类matlab完整代码
时间: 2023-06-30 16:20:18 浏览: 76
以下是一个基于SVM算法的ECG分类的完整MATLAB代码:
```matlab
% 加载数据集和标签
load('ECG_data.mat'); % 加载ECG数据集
load('ECG_label.mat'); % 加载ECG标签
X = ECG_data; % 数据
Y = ECG_label; % 标签
% 特征提取
% TODO: 根据具体的ECG数据进行特征提取
feat = feature_extraction(X);
% 数据归一化
feat_norm = normalize(feat);
% 划分数据集
[train_data,train_label,test_data,test_label] = split_data(feat_norm,Y,0.8);
% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(train_data,train_label,'KernelFunction','rbf','Standardize',true,'ClassNames',{'0','1'});
% 预测测试集
[predict_label,score] = predict(SVMModel,test_data);
% 评估分类结果
accuracy = sum(predict_label==test_label)/length(test_label);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
```
需要注意的是,以上代码中的特征提取部分需要根据具体的ECG数据进行调整,以得到更好的分类效果。同时,`split_data`函数需要自己实现,用于将数据集划分为训练集和测试集。