用机器学习方法解码脑图像数据

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：特征选择和分类是脑功能磁共振成像（fMRI）数据分析的核心问题。针对fMRI高维数据,特征选择分两步,选取感兴趣脑区,选择最能区分刺激任务体素。该方法简单,稳定,符合人的思维逻辑。分类器选择高斯朴素贝叶斯（GNB）和支持向量机（SVM）,评估该特征选择方法。实验结果表明,该方法有效提高了分类速度,分类准确度也得到很大提高。对分类方法进行比较,SVM总体上优于GNB。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91690X/201210/41338170.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：机器学习 学习方法 支持向量机 朴素贝叶斯 cqvip 高斯朴素贝叶斯 支持向量机 功能磁共振成像 特征选择