环境参数对应生理状态，如何用机器学习方法寻找关系

我现在想要研究二十个环境参数（温湿度、照度等等），对应生理状态（皮电、脑电、心率等等），输出特征基本为连续值，其数值大小代表状态好坏。第一，我想要分析出比如温度在什么范围内对心率影响大、小、没有影响；第二，我想分析出环境参数之间，两两之间，三三之间到底是怎样交互作用的，是相互促进、抑制。用何种机器学习算法可以帮助我实现呢，谢谢兄弟萌

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7691413
• 这篇博客你也可以参考下：（1）三相电机中相电压与线电压之间的关系 （2）电机转速，机器速度，电角速度之间的关系（3）磁链估算和磁场定向的定义
• 除此之外, 这篇博客: 跨模态检索研究进展综述【跨模态检索的核心工作在于：①不同模态数据的特征提取、②不同模态数据之间内容的相关性度量】【主流研究方法：基于传统统计分析的技术、基于深度学习的技术】【哈希编码提高检索速度】中的 一、传统方法 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 特征提取和内容相关性度量是跨模态检索研究要解决的关键问题。早期特征提取主要围绕文本、视觉及音频展开,本节重点介绍这些模态特征提取的传统方法.

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  我可以提供一些关于如何使用机器学习方法来实现以上问题的思路和方案。

  1. 数据收集与处理 首先需要收集大量包含环境参数和生理状态信息的数据，这些数据应该包括不同范围内的温度、湿度、照度等环境参数和相应的皮电、脑电、心率等生理状态数据。数据应该进行预处理，包括去除重复数据、填补空缺值等。

  2. 特征提取 特征提取是机器学习算法的关键步骤。可以采用常见的特征提取方法，例如SIFT、HOG和CNN等，分别用于提取不同类型的特征。具体来说，可以使用SIFT提取温湿度、照度等环境参数的局部特征，HOG提取局部感兴趣区域的图像特征，CNN提取温度、湿度、照度和生理状态之间的相关特征。

  3. 算法选择 针对以上问题，可以选择回归算法，例如线性回归或决策树回归，来预测温度和心率之间的关系。此外，可以使用聚类算法，例如K均值聚类，来分析环境参数和生理状态之间的相互作用。

  4. 模型训练和评估 在模型训练之前，需要将数据分为训练集和测试集。使用训练数据训练模型，并使用测试数据测试模型的性能，例如预测准确率和召回率等。针对回归问题，可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）来评估模型的性能。对于聚类问题，可以使用轮廓系数来评估聚类结果的优劣。

  5. 结果解读和分析 将模型训练和评估的结果可视化，例如使用散点图来表示温度和心率之间的关系；使用热力图来表示环境参数和生理状态之间的相互作用。根据可视化结果，可以进一步分析温度在哪个范围内会对心率产生大、小或没有影响，以及不同环境参数之间的相互作用方式。