摘要：特征选择和分类是脑功能磁共振成像（fMRI）数据分析的核心问题。针对fMRI高维数据,特征选择分两步,选取感兴趣脑区,选择最能区分刺激任务体素。该方法简单,稳定,符合人的思维逻辑。分类器选择高斯朴素贝叶斯（GNB）和支持向量机（SVM）,评估该特征选择方法。实验结果表明,该方法有效提高了分类速度,分类准确度也得到很大提高。对分类方法进行比较,SVM总体上优于GNB。

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