MATLAB实现的脑电信号分类系统：模糊C均值与支持向量机的参数优化对比

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用模糊C均值聚类进行脑电信号无监督特征提取，并利用支持向量机进行有监督分类对比。系统集成了网格搜索等三种参数优化方法，实现对脑电信号的自动分类识别与算法性能分析。

详 情 说 明

基于模糊C均值与支持向量机的脑电信号分类及参数优化对比分析系统

项目介绍

本项目旨在实现脑电信号的自动分类识别，通过对比无监督学习与有监督学习方法，探索脑电信号分类的有效策略。系统核心采用模糊C均值聚类算法进行无监督特征提取与分类，同时运用支持向量机构建有监督分类模型作为对比。为提高支持向量机性能，系统集成了网格搜索法、贝叶斯优化法和遗传算法三种参数寻优策略，并对不同方法的优化效果进行系统评估。项目最终输出包括分类结果、优化报告及可视化分析图表，为脑电信号分类研究提供全面的技术对比方案。

功能特性

• 双模式分类分析：同步实现模糊C均值无监督分类与支持向量机有监督分类
• 多策略参数优化：集成网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法三种超参数寻优方法
• 全面性能评估：通过准确率、召回率、混淆矩阵等多指标综合评估模型性能
• 可视化分析：提供ROC曲线、分类边界可视化、优化过程对比图等分析图表
• 灵活数据支持：支持.mat和.csv格式的原始脑电信号及预处理后的特征矩阵输入

使用方法

1. 数据准备：将脑电信号数据（.mat/.csv格式）或预处理后的特征矩阵置于指定目录
2. 参数配置：根据需要修改配置文件中的聚类数目、SVM核函数等参数设置
3. 运行主程序：执行main.m启动分类分析流程
4. 结果查看：在输出目录查看分类结果、优化报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于遗传算法实现）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括数据加载与预处理模块的调用、模糊C均值聚类分析流程的控制、支持向量机分类模型的训练与验证，以及三种参数优化算法的执行协调。该文件还负责结果数据的整合输出与可视化图表的生成，确保整个分析流程的自动化运行。