Human Activity Recognition via Smartphone Data Set

简介：
《基于智能手机数据的人体活动识别》旨在通过分析手机内置传感器（如加速度计、陀螺仪）收集的数据，准确地识别用户正在进行的身体动作或活动类型。该研究对于开发智能健康监测应用和改善用户体验具有重要意义。 此存储库用于Coursera课程《获取和清理数据》的项目作业。该项目旨在让个人展示其收集、使用、清洗、汇总及记录数据集的能力。UCI机器学习仓库提供了相关资源，并附有以下指导： 使用R语言创建整洁的数据集，具体要求如下： - 创建一个名为run_analysis.R的脚本。 - 将训练和测试集合并成单一数据集； - 提取每次测量中的平均值与标准差； - 利用描述性活动名称来命名数据集中各项活动； - 使用适当的描述性变量名标记数据集。 - 创建第二个独立整洁的数据集，其中包含每个动作及每位参与者的所有变量的均值。 - 编写一个代码簿文件，并将其与run_analysis.R脚本一同上传至GitHub存储库。此代码簿需详细说明变量、数据以及为整理和汇总数据所执行的操作或转换。 项目仓库的内容及结构： - 包含HAR（Human Activity Recognition）的数据集。