机器学习 用于通过 Python 中正定矩阵的黎曼几何表示的多元数据
pyRiemann 是基于 scikit-learn API 的 Python 机器学习 包。它提供了一个高级接口，用于通过对称 (resp. 反射) 正定 (SPD) (resp. HPD) 矩阵的 里曼几何 处理和分类实数 (resp. 复数) 多变量数据。
pyRiemann 旨在成为一种通用的多变量数据分析包,但已针对 biosignals (如 EEG、MEG 或 EMG) 进行设计,用于 脑机接口 (BCI)、从多通道时序中估计 协方差矩阵 以及使用 SPD 矩阵的里曼几何进行分类 [1]。对于 BCI 应用,研究的范例包括运动想象 [2] [3]、事件相关电位 (ERP) [4] 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) [5]。使用扩展标签,API 可实现会话或受试者之间的多源 迁移学习 [6]。
另一个应用是 遥感,它使用滑动窗口估计雷达图像的空间坐标上的协方差矩阵,并使用 SPD 矩阵的里曼几何对 超光谱 图像或 HPD 矩阵进行处理,以处理 合成孔径雷达(SAR) 图像。
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