利用机器学习技术，对人类活动进行19类别的分类。

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简介：
该项目涉及matlab垂直泊车代码的机器学习应用，于2019年春季进行。项目团队由纽约大学丹顿工程学院的AkhilWadhwa和SuyashSule组成。研究标题为“从身体磨损的运动和磁传感器数据中学习人类活动”。为了评估系统，选取了八名受试者参与，其中包含四名20至30岁之间的女性以及四名男性。这些受试者在五分钟内执行了共十九种不同的活动，包括坐着（A1）、站立（A2）、躺在左右两侧（A3和A4）、上下楼梯（A5和A6）、站在电梯静止（A7）并在电梯中四处走动（A8）、在停车场（A9）上行走、以4km/h的速度在跑步机上行走（在平坦且倾斜15度的位置）（A10和A11）、以8km/h的速度在跑步机上行走（A12）、在踏步机上锻炼（A13）、在交叉训练机上锻炼（A14）、在水平和垂直位置骑健身车（A15和A16）、划船（A17）、跳跃（A18）以及打篮球（A19）。受试者的躯干 (T)、右臂 (RA)、左臂 (LA)、右腿 (RL) 和左腿 (LL) 上都安装了传感器，每个传感器配备了九个测量单元，包括x、y、z加速度计、x、y、z陀螺仪以及x、y、z磁力计。相关数据来源于UCI机器学习存储库。请参考Machinel。

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客服

Matlab垂直泊车代码及Human-Activity-Classification：利用机器学习对19种人类活动进行分类

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本项目包含两部分：一是基于Matlab开发的自动垂直停车系统代码；二是采用机器学习技术，识别并分类包括行走、跑步等在内的19种人体日常活动。 2019年Spring学期的一个MATLAB垂直泊车代码机器学习项目由纽约大学丹顿工程学院的Akhil Wadhwa和Suyash Sule共同完成。该项目名为“从身体磨损的运动和磁传感器数据中学习人类活动”。研究对八名受试者（包括4位年龄在20至30岁之间的女性，以及同样数量的男性）进行了5分钟内的19项不同活动的人类行为分类。使用的数据集来自UCI机器学习存储库。这19种不同的活动如下：坐着(A1)，站立(A2)，躺在左右两侧（A3和A4），上下楼梯（A5和A6），站在电梯静止不动或在电梯内走动（A7，A8），停车场行走(A9)，以4km/h的速度分别在平坦位置及倾斜15度的跑步机上步行(A10,A11), 以8km/h的速度步行 (A12) ，踏步机锻炼 (A13)，交叉训练机锻炼 (A14)，水平和垂直骑健身车（A15，A16），划船活动(A17)，跳跃动作(A18)，打篮球(A19)。受试者在躯干(T), 右臂(RA), 左臂(LA), 右腿(RL) 和左腿(LL) 上佩戴传感器。每个位置上共有九个不同的传感器，包括x、y和z轴的加速度计, 陀螺仪以及磁力计的数据收集。此项目旨在通过分析这些丰富的数据集来识别并分类各类人体活动模式，并深入理解不同运动对人体各部位的影响及特征。

关于利用机器学习分类器技术进行乳腺癌分类的研究论文

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本研究运用先进的机器学习算法开发了一种高效的乳腺癌分类模型，旨在提高诊断准确性和效率。通过分析大量临床数据，该模型展现了在区分良恶性肿瘤方面的卓越性能，为乳腺癌早期检测和治疗提供了有力工具。癌症是导致人类死亡的主要原因之一，其中乳腺癌（BC）在女性中的发病率较高。据估计，在一个女人的一生中大约有八分之一的人会被诊断出患有乳腺癌。如果能够尽早发现并确诊乳腺癌，则可以更容易地进行治疗和管理。本研究采用多种机器学习技术来识别是否患有乳腺癌的患者，具体使用了支持向量机（SVM）、k最近邻算法（k-NN）、朴素贝叶斯分类器（NB）、决策树（DT）以及逻辑回归模型（LR）。在对威斯康星州诊断性乳腺癌数据集进行分析之前，我们还进行了预处理阶段，并应用五倍交叉验证方法来评估不同分类器的性能。通过混淆矩阵和准确率、敏感度及特异性的指标衡量了这些技术的表现。最终研究结果显示，在经过标准化后的数据集中，支持向量机（SVM）模型表现出最佳效果，其准确性达到了99.12%。

利用机器学习进行图片中的动物分类

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本项目运用机器学习技术对图像中的动物种类进行智能识别与分类，旨在提高生物数据分析效率，促进生态保护和研究。实现动物分类的目标是通过科学的方法对不同种类的动物进行系统性的归类与命名，以便更好地研究、保护以及管理和理解生物多样性。这一过程通常涉及形态学特征分析、遗传信息比较及生态习性考察等多种手段，并结合现有的生物学理论体系来进行综合判断和划分。

基于OpenCV与SVM的图像分类：利用机器学习技术进行图像处理及分类

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本项目运用OpenCV库和SVM算法，结合机器学习方法，实现高效的图像处理与分类任务，推动视觉识别领域的应用发展。本段落提出的算法旨在实现印度古典舞中的姿势识别任务。研究涵盖了三种不同的舞蹈形式：巴拉特纳坦、卡萨克舞以及奥迪西舞，并针对这15种特定的舞蹈姿势进行了分类分析。初始数据库将包含100张图像，这些数据会被进一步划分为训练集和测试集。在特征提取技术的选择上，本段落采用了Hu矩方法来描述图像中的形状上下文信息，这是因为该方法具备对缩放、平移及旋转变化的良好不变性特性。为了准确地计算出Hu矩值，在预处理阶段需要将原始图片的前景与背景分离，并转换为二进制形式。考虑到这是一个多类分类问题，本段落采用了支持向量机（SVM）算法进行模型训练和预测任务。“一对一”和“一对多”的策略被用来构建不同的SVM分类器。此外，还对使用线性核函数和支持向量机的径向基函数(RBF)内核的效果进行了对比分析。在执行程序代码时，首先需要运行binary.py文件来将所有色调照片转换为二进制图像格式。

人类活动的识别与分类基于三轴加速度计技术

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本研究聚焦于利用三轴加速度计数据对人类日常活动中进行精准识别和分类的技术探索。通过分析人体运动产生的加速信号，提取关键特征，并应用机器学习算法实现高效的人体行为模式辨识，旨在为智能健康监测、人机交互等领域提供技术支持与解决方案。研究领域集中在使用三轴加速度计与机器学习算法相结合对人类活动的识别与分类。以下是关于此领域的详细知识点：一、三轴加速度计原理及应用三轴加速度计是一种测量沿三个相互垂直方向（通常是X、Y、Z轴）的加速度的传感器，在人体动作识别中，它可以被安装在不同部位来捕捉因动作产生的变化，并通过处理输出信号分析步速、步幅等特征。二、支持向量机（SVM）支持向量机是一种监督式学习算法用于分类和回归。它尝试找到一个超平面以最大化类别之间的边界，在高维数据中表现良好，尤其擅长于非线性可分情况的处理。通过核函数将原始数据映射到更高维度空间，实现原本不可分的数据变得可分。三、小波变换这是一种信号分解方法，广泛应用于信号分析和非平稳信号处理。在人体动作识别研究中用于提取加速度计采集的动作信号时频特征以利于分类与识别。四、主成分分析（PCA）及降维主成分分析是一种统计降维技术能够将多个变量转换为少数几个主要的组成部分，保留大部分数据变异信息。使用三轴加速度计进行动作识别可通过此方法降低维度并简化处理同时保持关键特征不变。五、交叉验证一种评估模型泛化能力的方法，在K层交叉验证中，整个数据集被分成K个相似大小且互斥的部分，每次选取其中一部分作为测试集其余部分用于训练。重复该过程多次后取平均值评价模型性能。此方法常用来优化支持向量机的参数。六、径向基核函数（RBF）一种常用的核函数特别适合处理非线性问题，在SVM中可以将输入空间映射至无限维度特征空间，适用于原始特征空间内不可分的数据集。通过调整其参数如宽度σ进一步提升模型识别效果。七、动作识别与分类利用传感器和算法对人类特定活动进行辨识和归类的过程。研究过程中经过小波变换及PCA降维处理后的加速度计数据被SVM用于区分不同类别，成功实现了六种动作的高精度分类（平均准确率94.5%），展示了该技术在智能穿戴、康复医学等人机交互领域的应用潜力。以上知识涵盖了三轴加速度计的应用原理、支持向量机算法及其优化参数、数据预处理方法以及如何通过机器学习实现对动作进行有效识别和分类。

MATLAB中的微多普勒代码-mDoppler_thesis：利用模拟微多普勒仪对人类活动分类并运用机器学习算法进行时频分析...

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本项目通过MATLAB开发了mDoppler_thesis工具，用于模拟微多普勒信号，并应用机器学习技术来分析和分类人类活动的时频特性。在MATLAB中的mDoppler_thesis代码使用模拟微多普勒仪与时间频率分析结合机器学习算法对人类活动进行分类，并进行了汽车用途的比较研究（由瑞典哥德堡查尔姆斯理工大学于2017年8月完成）。此项目包括相关代码和工具。该工作主要联系人是帕维尔·格奥尔吉耶夫，以及弗雷德里克·阿克塞尔森。文件freehanddraw.m用于从MATLAB中的实际雷达信号中提取微多普勒数据。用户可以在数据中选择对象运动的方向并提取相应信息进行进一步处理。 ANN_main.m首先在输入图像上运行深度为1的人工神经网络（ANN），然后对其进行测试。此脚本的输入参数包括图像大小、网络规模和学习率λ，但该网络无法扩展至超过1层的深度。主文件main.m加载.c3d文件以生成模拟雷达响应，并将短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWD）以及S-transform与伪维纳滤波器组合（SPWVD）算法应用于信号。随后，它会把图像保存至指定的文件夹以便后续使用。对于.c3d数据格式，则需要额外的支持文件。

人类活动识别：基于UCI HAR数据集的机器学习应用

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本研究利用UCI HAR数据集进行机器学习分析，旨在提升对人类日常活动中动作行为的精准识别能力，为智能生活提供技术支持。在UCI HAR数据集上使用机器学习进行人类活动识别。

利用scikit-learn进行分类预测的机器学习方法

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本简介探讨了使用Python库Scikit-Learn实现的各种分类算法及其在实际问题中的应用，重点在于如何通过模型训练和评估来进行有效的预测分析。本段落介绍了在Python的scikit-learn库中如何使用机器学习模型进行分类与回归预测的方法及其原理。文章首先简述了选择好机器学习模型后，在scikit-learn中如何准备模型以用于新数据实例的预测，解答了许多初学者关于这一过程的问题。接下来的内容包括： 1. 如何构建一个模型，并为后续的预测工作做好准备。 2. 在使用scikit-learn库时，怎样进行类别和概率预测。通过这些步骤的学习与实践，读者能够更好地理解和掌握如何利用Python中的scikit-learn库来实现机器学习任务。

图像分类中的机器学习技术

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简介：本专题探讨在图像分类领域中应用的各种机器学习技术，包括深度学习模型、卷积神经网络以及特征提取方法等，旨在提高图像识别准确度和效率。该图像分类器源码采用了多种机器学习方法进行开发，包括支持向量机（SVM）和贝叶斯算法等多种技术。此分类器具备用户界面，便于操作与使用。

利用KNN分类器对sklearn内置的make_blobs数据集进行分类

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本项目运用K-近邻（KNN）算法对sklearn库中的make_blobs合成数据集进行了分类实验，展示了KNN模型在聚类分析中的应用。在机器学习领域，K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单而有效的非参数监督学习方法。本示例中，我们利用Python的scikit-learn库来实现KNN分类器，并使用`make_blobs`函数生成的数据集进行演示。首先导入所需的库：`matplotlib.pyplot`用于数据可视化；通过调用`sklearn.datasets.make_blobs()`生成多类别、球形分布样本。这里设置200个样本，两类别的中心点，并利用固定随机种子（random_state=8）确保每次运行代码时生成相同的数据集。接下来是绘制散点图以展示数据的可视化步骤：通过设定`centers=2`和`n_samples=200`来创建具有两个类别的二维数据。我们使用颜色区分不同的类别，便于观察样本分布情况。然后构建KNN分类器，并对其进行训练。为了直观地显示模型如何将新点分配到不同区域中去，我们在网格上进行预测操作以生成整个空间的类别结果图。这一步骤包括创建一个用于绘制决策边界的二维坐标网格，并使用`predict()`函数对这些点进行分类。最后是用KNN算法来预测新的未见过的数据样本（例如[6.75, 4.82]）属于哪一类，这一过程基于该新数据点周围最近的邻居类别决定。值得注意的是，默认情况下scikit-learn库中的`KNeighborsClassifier()`使用的k值为3。总结而言，这个例子展示了如何使用Python和scikit-learn实现并应用一个基本的KNN分类器模型：包括生成训练集、训练模型、展示决策边界以及预测新数据点的过程。尽管KNN算法简单直接，在许多应用场景中表现出良好的性能。然而它也存在一些局限性，比如对于大规模的数据处理效率较低，并且选择合适的邻居数目k值对结果影响很大。该方法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即样本的类别由其最近邻决定。这使得KNN算法在许多分类问题上成为了一个强有力的工具，尽管它需要克服计算复杂度高等挑战。