Nesta apresentação estudaremos a aplicação de técnicas de aprendizagem supervisionada para classificação de Electromiogramas (EMG) de jogadores de golfe com e sem manifestação de dor lombar. Sendo que o electromiograma resulta da medição da actividade muscular e esta estará condicionada pela existência de dor, pretende-se encontrar um modelo SVM (Support Vector Machines - Máquinas de Vetor Suporte) que classifique adequadamente os sujeitos com e sem dor apenas com recurso ao sinal EMG recolhido.
Numa primeira fase utilizou-se a Análise Discriminante Linear para encontrar as Features (Atributos) com maior poder classificativo para introduzir no modelo SVM, após o que se construiu o respetivo modelo de classificação.