通过电生理特性对神经元树突类型的分类 该项目是硕士论文的一部分，旨在通过将非监督机器学习（ML）模型应用于由艾伦脑科学研究所（AIBS）记录的人类神经元的电生理特性，来发现神经元分类的可能方法。 此外，监督的ML模型用于解决电生理特征是否可用于预测枝晶类型的问题，枝晶类型是通过检查数据库中每个神经元的图像确定的形态特性。