基于度量学习的图半监督学习脑电情绪识别方法

本发明公开了一种基于度量学习的图半监督学习脑电情绪识别方法，该方法通过第一度量函数去拟合样本之间的关系，从而构造反映聚类效果的相似图；当有新的样本加入时，只需要通过学习后的第二度量函数去计算该样本与已有样本间的关系，即可对原始的相似图进行扩展，从而避免了重新训练所带来的时间开销。该方法弥补了现有图半监督的脑电情绪识别研究中新节点样本加入时相似图无法扩充的问题，通过度量函数的学习，泛化了节点关系的表示。本发明可以用于脑电情绪识别领域，助力于医疗、康复等领域。