标题：脑电图分类数据集分析
数据内容：
该数据集包含脑电图（EEG）信号的多个特征，用于分类任务。数据集中的每个样本包含20个特征，具体包括：
- Fp1, Fp2：前额叶电极信号
- F3, F4：额叶电极信号
- C3, C4：中央区电极信号
- P3, P4：顶叶电极信号
- O1, O2：枕叶电极信号
- F7, F8：额叶外侧电极信号
- T7, T8：颞叶电极信号
- Fz, Cz, Pz：中线电极信号
- Class：分类标签，表示样本的类别（2种不同值）
- ID：样本的唯一标识（121种不同值）
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的分类任务，包括但不限于：
1. 医疗健康行业：用于 epilepsy（癫痫）检测、脑电图异常分类等。
2. 人工智能行业：用于训练脑电图分类模型，提升 EEG 信号分析的准确性。
3. 神经科学行业：用于研究不同脑区的电活动模式及其与认知功能的关系。
4. 数据科学行业：用于特征工程、数据预处理和分类算法的性能评估。
统计分析：
- 数据集包含 241 个不同的样本（根据 ID 字段统计）。
- Class 字段仅有 2 种不同值，表明这是一个二分类问题。
- 各特征字段（如 Fp1, F3 等）的不同值数量在 225 到 246 之间，说明数据具有较高的多样性。
行业分类：
- 医疗健康
- 人工智能
- 神经科学
- 数据科学
标签：脑电图数据,癫痫检测,分类,数据科学,特征工程,神经科学,医疗健康,人工智能
