python用svm进行EEG情感识别的代码

在Python中，使用支持向量机(SVM)进行 EEG（脑电图）情感识别的基本步骤包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估。以下是一个简单的示例，展示如何使用Scikit-Learn库实现这个过程：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 假设你已经有了准备好的EEG数据集，分为两个部分：X (特征) 和 y (标签)
X = ... # EEG特征矩阵
y = ... # 情感类别标签列表

# 数据预处理
# 可能需要归一化或标准化数据
scaler = preprocessing.StandardScaler() if X.std() > 0 else None
if scaler is not None:
    X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')  # 你可以尝试 'rbf', 'poly', 或其他内核

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估性能
print(classification_report(y_test, y_pred))

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