我是 Weka 的新手，我正在尝试构建一个分类器来对 EEG 数据进行分类。EEG 属性数据是 5 分钟记录的原始信号以及其他属性。如何以 WEKA arff 文件格式指定我的实例具有 5 分钟原始信号的矢量输入？
例如：
Num. -- raw -- class
1 -- [1,2,3,4,5,6] -- Relaxed
2 -- [2,3,4,5,6] --- Bored
raw属性向量在哪里..
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想想你的问题——你试图分类/预测什么，以及如何最好地表示它。您可能不想预测下一个原始 EEG 读数，因此时间序列方法可能并不重要。
Weka 只能处理具有一组固定属性（特征、值，或者换句话说，预定义长度的向量）的实例（数据行）。可能具有的属性类型是nominal（例如“红色”、“绿色”、“蓝色”）、numeric（任何整数/浮点值）、string（主要用于文本挖掘）。和date。没有办法将向量表示raw signal为单个属性。这是文档：http ://weka.wikispaces.com/ARFF+%28stable+version%29
也就是说，您的实例可能如下所示：
num,class1,reading_1,reading_2,reading_3 ... reading_n,relaxed,bored
wherereading_1是第一个原始读数，reading_n是 5 分钟结束时的最后一个读数。这将要求 WEKA 根据原始读数来预测您的班级，并且可能不会很有效（因为读数可能不会相互对齐，并且因为这会单独处理每个读数，而不关心频率之类的事情或相对的平均值）。
或者，您可以对原始数据进行一些预处理，以便它对 WEKA 中的大多数机器学习算法有用。在这种情况下，您需要决定重要的功能，然后创建它们。一个粗略的例子可能是：
num,class1,average,frequency,max_magnitude,standard_deviation,relaxed,bored
在将数据放入 ARFF 文件之前，您已经计算了数据的平均值和频率等内容。然后，算法对数据集的信息量大得多，作为预测的基础。
然而，另一个问题是你代表什么？整个 5 分钟的样本是同一类，还是用户relaxed对它bored的一部分和它的一部分？如果是这种情况，您可能应该有两个样本：一个用于用户无聊时，一个用于用户放松时。
于 2012-06-21T18:59:42.483 回答