Linjär diskriminantanalys (LDA) är en av de mest populära klassificeringsalgoritmerna för hjärndatorgränssnitt (BCI). LDA förutsätter Gaussian distribution av data, med lika covariance matriser för de berörda klasserna, dock är antagandet vanligtvis inte hålls i faktiska BCI-tillämpningar, där heteroscedastic klass distributioner vanligtvis observeras. I detta dokument föreslås en förbättrad version av LDA, nämligen z-score linjära diskriminanta analyser (Z-LDA), som inför en ny strategi för definition av beslutsgränser för att hantera de heteroscedastiska klassdistributionerna. Z-LDA definierar beslutsgräns genom z-score med användning av både medel- och standardavvikelseinformation av de projicerade data, som kan anpassa beslutsgränsen för att passa för heteroscedastic distributionssituation. Resultaten från både simuleringsdataset och två faktiska BCI-dataset visar konsekvent att Z-LDA uppnår betydligt högre genomsnittliga klassificeringsnoggrannheter än konventionell LDA, vilket tyder på överlägsenheten i den nya föreslagna strategin för definition av beslutsgränser.
Zhang m.fl. REF utarbetade ett tillvägagångssätt baserat på z-score linjära discriminant analys (Z-LDA), som introducerar en annan beslut gräns definition strategi för att hantera med heteroscedastic klass distributioner.
Z-Score Linear Discriminant Analysis for EEG Based Brain-Computer Interfaces
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}