UCI-HAR-Dataset：UCI-HAR数据的预处理

简介：
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。