Analýza signálů II

4. úloha - Klasifikace EEG

V této části využijete příznaky vypočtené v úloze č. 3 Extrakce popisných příznaků z EEG a k nim příslušné klasifikační třídy. Nad těmito daty vytvoříte klasifikační model, který využijete k odhadu klasifikačních tříd pro osobu č. 10, pro kterou klasifikační třídy k dispozici nemáte.

Doporučený postup řešení

  1. Vyberte si jeden, či více typů klasifikátorů, viz https://www.mathworks.com/help/stats/classification.html. Experimentovat můžete případně také s nástrojem Classification Learner. Využít je možné také knihovny v Pythonu, např. scikit-learn
  2. Příznaky pro osoby 1 až 9 budou využity pro nalezení optimálního typu klasifikátoru a případně i pro nastavení parametrů klasifikátoru (např. optimální počet sousedů u klasifikátoru typu K-NN).
  3. Použijte krosvalidaci přes jednotlivé subjekty, nebo všechny příznaky rozdělte do dvou skupin (např. 6 osob trénovací část a 3 osoby testovací část) a otestujte jednotlivé typy klasifikátorů. Takto zjistíte, který z testovaných klasifikátorů se nejlépe hodí pro váš problém a jakou můžete očekávat výslednou přesnost klasifikace nad posledním záznamem (osoba č. 10).
  4. Jeden vybraný typ klasifikátoru použijte pro finální klasifikaci. Model nejdříve natrénujte nad příznaky a klasifikačními třídami osob 1 až 9 (všechny příznaky těchto osob spojíte do jedné matice; podobně i klasifikační třídy všech osob spojíte). Tímto způsobem získáte jeden generalizovaný klasifikační model, který poté použijete na příznaky osoby č. 10. Takto získáte výsledný vektor klasifikačních tříd.

Výstup

Výsledné predikované klasifikační třídy pro jednotlivé segmenty osoby č. 10 uložte do CSV souboru, který musí obsahovat přesně 858 řádků, na každém řádku bude hodnota 0, nebo 1. Pro export můžete využít např. funkci writematrix. Příklad výstupu (pouze náhodné hodnoty) je zobrazen v souboru c10.csv

Do názvu CSV souboru vložte Vaše jméno, o kolikátý pokus se jedná a název finálního klasifikačního modelu, např. jmeno_prijmeni_pokus1_knn.csv a odešlete na adresu vaclav.gerla@cvut.cz

Hodnocení úlohy

Nad zaslanými výsledky bude spočtena přesnost klasifikace (shoda Vaší predikce s hodnocením spánkového experta).

Pokud nebudete s výsledkem spokojeni, můžete provést nový odhad a opět jej zaslat na adresu vaclav.gerla@cvut.cz (každý má k dispozici až 5 pokusů).

Výsledky budou průběžně přidávány do tabulky vysledky.xlsx