I denna studie bedöms de relativa prestandaegenskaperna hos fem etablerade klassificeringsmetoder för data som samlats in med hjälp av P300 Speller-paradigmet, som ursprungligen beskrevs av Farwell och Donchin [5]. Fyra linjära metoder: Pearsons korrelationsmetod (PCM), Fisher's Linear Discriminant (FLD), stegvis linjära diskriminantanalys (SWLDA) och en linjär vektormaskin (LSVM) och en icke-linjär metod: Gaussian kärna stöd vektor maskin (GSVM), jämförs för att klassificera offline data från åtta användare. Klassificeringarnas relativa prestanda utvärderas, tillsammans med de praktiska problemen med genomförandet av respektive metoder. Resultaten visar att även om alla metoder uppnådde godtagbara prestandanivåer ger SWLDA och FLD de bästa övergripande prestanda- och genomförandeegenskaperna för praktisk klassificering av P300 Speller-data.
Krusienski, et al., REF rapporterar resultaten av en jämförelse av olika klassificeringsalgoritmer, som visar att stegvis linjär diskriminant analys (SWLDA) och stödvektormaskiner (SVMs) fungerar väl jämfört med de andra klassificeringarna.
A comparison of classification techniques for the P300 Speller
{'venue': 'Journal of neural engineering', 'journal': 'Journal of neural engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}