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UCI-HAR-Dataset数据分析集

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简介：
UCI-HAR-Dataset是一个广泛用于人体活动识别的研究数据集，包含了从手机传感器收集到的与六种日常活动相关的测量值，旨在促进穿戴式传感技术在健康领域的应用研究。 这是来自Coursera的“获取和清理数据”课程项目的存储库。有关数据的信息可以在CodeBook.md文件中找到。R代码用于创建一个包含原始数据中的每个活动和主题变量平均值的新整洁数据集。下载并解压数据到R工作目录下的data目录后，运行 R 代码 run_analysis.R 或获取它。这将生成名为“FinalData.txt”的文本段落件，即所需的数据集。

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  • UCI-HAR-Dataset数据分析集
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    UCI-HAR-Dataset是一个广泛用于人体活动识别的研究数据集，包含了从手机传感器收集到的与六种日常活动相关的测量值，旨在促进穿戴式传感技术在健康领域的应用研究。 这是来自Coursera的“获取和清理数据”课程项目的存储库。有关数据的信息可以在CodeBook.md文件中找到。R代码用于创建一个包含原始数据中的每个活动和主题变量平均值的新整洁数据集。下载并解压数据到R工作目录下的data目录后，运行 R 代码 run_analysis.R 或获取它。这将生成名为“FinalData.txt”的文本段落件，即所需的数据集。
     
  • UCI-HAR-Dataset：UCI 数据集
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    UCI-HAR-Dataset是由University of California, Irvine提供的一个数据集，用于人体活动识别研究，包含穿戴传感器收集的与六种日常活动相关的时间序列数据。 ### 人类活动识别使用智能手机数据集 #### 作者：Coursera2015（获取和清理数据，2015 年 1 月） 将存储库 UCI-HAR-Dataset 克隆到您的个人资料中： ``` $ git clone https://github.com/Coursera2015/UCI-HAR-Dataset ``` 进入目录 UCI-HAR-Dataset，将其设置为您的工作目录。运行脚本 run_analysis.R 。该脚本使用“data”文件夹中的数据文件，并将整洁的数据集导出到名为 data_fin.txt 的文件中。
     
  • UCI-HAR-Dataset：UCI-HAR数据的预处理
    优质
    本项目专注于UCI-HAR数据集的预处理工作，旨在通过清洗和转换原始传感器数据，为人类活动识别研究提供高质量的数据支持。 UCI-HAR 数据集的原始数据及其项目描述可以从相关网站获取。该数据集包含了从Samsung Galaxy S智能手机上的加速度计收集的数据。 提供的Python脚本用于将原始数据转换为最终整齐的数据集，具体操作如下： 1. 合并训练和测试集合以创建一个统一的数据集。 2. 提取每个测量的均值（mean）和标准差（standard deviation），忽略其他非统计特征的测量值。 3. 使用描述性的活动名称来命名数据集中各项活动，并用适当的变量名标记整个数据集。 依据上述步骤处理后的数据，会创建一个独立且整洁的数据集合。该集合中包含每个活动中各个主体每项变量的平均值信息。
     
  • UCI数据集分析
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    本项目专注于UCI数据集中各类问题的探索与解析，通过统计分析和机器学习模型的应用，旨在揭示隐藏在数据背后的模式和趋势。 UCI常用的数据集如iris、glass等适合用于数据挖掘实验。
     
  • UCI数据集分析
    优质
    本项目专注于UCI数据集的研究与应用，通过深入挖掘和分析不同领域的数据集，旨在探索有效的数据分析方法和技术。 该数据集较为权威，可用于测试聚类、分类等算法。
     
  • 常用的UCI数据分析数据集
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    常用UCI数据集是加州大学 Irvine分校机器学习数据库收集的一系列广泛使用的数据集合，适合进行各种分析和建模实验。 包括Iris、abalone、forests、wine、slump、airfoil_self_noise（翼型白噪声）、高炉炼铁在内的11组数据集，可用于回归和分类任务。
     
  • Python分析UCI鲍鱼数据集
    优质
    本项目运用Python语言对UCI平台上的鲍鱼数据集进行深入分析和挖掘，旨在探索影响鲍鱼年龄预测的关键因素。 利用Python处理UCI鲍鱼年龄预测数据，运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等多种机器学习方法，并附有数据集及详细Python代码。
     
  • Python分析UCI鲍鱼数据集
    优质
    本项目利用Python对UCI平台上的鲍鱼数据集进行深入分析，探索影响鲍鱼年龄预测的关键因素，旨在优化机器学习模型性能。 利用Python处理UCI鲍鱼年龄预测数据，采用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等多种机器学习方法，并附有数据集以及详细的Python代码。
     
  • wine数据集（UCI）葡萄酒数据分析集
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    Wine数据集是由UCI机器学习库提供的一个分类任务的数据集合，包含178个酒样本，每个样本有13个数值型特征属性，用于分析和鉴别不同种类的葡萄酒。 Wine葡萄酒数据集是一个公开的数据集，来源于UCI数据库。该数据集中包含了对意大利同一地区种植的三种不同品种葡萄所酿制的葡萄酒进行化学分析的结果。这些结果记录了每种酒中13种不同的成分的数量，并且共有178个样本。整个数据集包含14列：第一列为类别标识符，分别用数字1、2和3表示三个不同的葡萄酒分类；其余13列表示每个样品的相应属性值。 这13项具体属性包括： - 酒精含量 - 苹果酸浓度 - 灰分总量 - 碱性灰分量 - 镁元素含量 - 总酚类物质量 - 黄酮类化合物含量 - 非黄烷类酚类物质量 - 原花色素含量 - 色度强度 - 褐色色调值 - 稀释葡萄酒的光密度比(OD280/OD315) - 肽氨酸浓度 这些数据可用于进行数据分析和挖掘研究。
     
  • abalone数据集在UCI数据集中的应用分析
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    本文对UCI数据库中的abalone数据集进行了深入分析和研究，探讨了其在不同应用场景下的价值与潜力。 该数据集是UCI数据集中的鲍鱼数据集，在机器学习分类任务中有很大的应用价值。