在MATLAB中写一段代码，使用逻辑回归对大脑电信号特征进行二分类，已有标签集

好的，逻辑回归是一种常见的二分类算法。在 MATLAB 中，我们可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 fitglm 函数来实现逻辑回归。

以下是一个简单的示例代码，用于使用逻辑回归对大脑电信号特征进行二分类：

% 导入数据和标签
load brain_eeg_data.mat % 假设数据已经存在
load labels.mat % 假设标签已经存在

% 将数据分成两个类别
class1 = data(labels == 0,:);
class2 = data(labels == 1,:);

% 将标签转换为逻辑回归需要的格式（0 或 1）
labels(labels == 0) = -1; % 将类别 0 转换为 -1
labels(labels == 1) = 1; % 将类别 1 转换为 1

% 将数据和标签分成训练集和测试集
train_data = [class1(1:50,:); class2(1:50,:)]; % 假设每个类别有 50 个样本
train_labels = [labels(1:50); labels(51:100)];
test_data = [class1(51:end,:); class2(51:end,:)];
test_labels = [labels(51:end); labels(101:end)];

% 训练逻辑回归模型
model = fitglm(train_data, train_labels, 'Distribution', 'binomial');

% 对测试集进行分类
predictions = predict(model, test_data);

% 将预测结果转换为标签格式（0 或 1）
predictions(predictions >= 0.5) = 1;
predictions(predictions < 0.5) = -1;

% 计算准确率
accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels);

% 打印结果
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

请注意，这只是一个简单的示例代码，需要根据您的数据和需要进行适当的修改。此外，您还需要根据您的数据选择正确的逻辑回归参数，例如 Distribution。