癫痫发作识别脑电图数据集-2011-yasserhessein
数据来源：互联网公开数据
标签：癫痫发作,脑电图,EEG,健康监测,医学数据,数据集,分类分析
数据概述：
本数据集包含来自5个不同文件夹的500个个体的脑电图（EEG）记录数据，每个文件夹包含100个文件，每个文件代表一个个体的脑电图活动记录，持续时间为23.6秒。每个记录被采样成4097个数据点，每个数据点表示在不同时间点的EEG记录值。为便于分析，我们将每个4097个数据点的记录分割并随机混排成23个片段，每个片段包含178个数据点，代表1秒钟的记录。因此，数据集总共有11500行数据，每行包含178个1秒数据点的记录，最后一列是标签y，取值范围为{1, 2, 3, 4, 5}。
数据用途概述：
该数据集适用于癫痫发作识别研究、脑电图数据分析、医学健康监测等多个场景。研究人员和医学专业人员可以利用此数据进行癫痫发作的分类识别，评估不同脑电图模式下的健康状况，以及开发和验证癫痫发作预测模型。此外，数据集也适用于数据科学和机器学习的教学与研究，帮助学生理解数据预处理、特征提取和分类算法的应用。
数据字段定义：
- X1 至 X178: 每个时间点的EEG记录值，共178个时间点的记录
- y: 标签，表示记录的类别，取值范围为{1, 2, 3, 4, 5}
- 1: 癫痫发作记录
- 2: 肿瘤区域的EEG记录
- 3: 健康脑区的EEG记录（识别到肿瘤区域）
- 4: 眼睛闭合状态下的EEG记录
- 5: 眼睛睁开状态下的EEG记录
原始数据集可在以下链接获取：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Epileptic+Seizure+Recognition
