본 발명은 적어도 하나의 전극을 통해 감지되는 신경 신호로부터 기지정된 방식으로 획득된 다수의 신경 파형을 인가받고, 기지정된 특징 추출 기법에 따라 인가된 다수의 신경 파형 각각에 대한 특징을 추출하는 특징 추출부, 추출된 다수의 특징을 기지정된 클러스터링 기법에 따라 다수의 클러스터로 클러스터링하는 클러스터링부, 다수의 클러스터 각각의 중심점을 판별하고, 판별된 중심점을 기준으로 각 클러스터의 전체 특징 개수 중 판별된 중심점을 기준으로 인접한 기지정된 템플릿 선택 비율에 따른 개수의 특징을 템플릿 특징으로 선택하는 템플릿 선택부 및 인가된 다수의 신경 파형 중 선택된 템플릿 특징에 대응하는 신경 파형을 템플릿 파형으로 추출하고, 추출된 템플릿 파형에 각 클러스터에 대응하는 식별자를 레이블로 레이블링하여 학습 데이터를 획득하는 학습 데이터 획득부를 포함하여, 신경 파형으로부터 정확하게 분류되고 레이블된 대량의 학습 데이터를 용이하게 획득할 수 있는 신경 파형 분류 장치 및 이를 위한 학습 장치 및 방법을 제공할 수 있다.