在matlab中写一段代码，使用GMM高斯混合模型对大脑电信号提出取出的特征进行二分类，已有标签集

好的，以下是一个使用GMM对脑电信号进行二分类的MATLAB代码，假设已有标签集：

% 假设你已经从脑电信号中提取出了特征，保存在features.mat中
% 假设已有标签集，保存在labels.mat中
load('features.mat');
load('labels.mat');

% 将特征分为训练集和测试集
train_split = 0.8; % 训练集比例
num_samples = size(features, 1);
num_train = floor(train_split * num_samples);
train_features = features(1:num_train, :);
train_labels = labels(1:num_train, :);
test_features = features(num_train+1:end, :);
test_labels = labels(num_train+1:end, :);

% 使用GMM进行建模
num_components = 2; % 二分类
gmm = fitgmdist(train_features, num_components, 'CovarianceType', 'full');

% 在测试集上进行预测
predicted_labels = cluster(gmm, test_features);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

需要注意的是，这里使用了`fitgmdist`函数的`CovarianceType`参数设置为`'full'`，表示使用完整的协方差矩阵来建模。此外，该代码没有进行任何特征选择或特征工程，你可能需要在这个基础上添加一些额外的代码来提高分类准确率。