基于KNN的室内运动时间序列分类项目源码+数据+超详细注释.zip
基于KNN的室内运动时间序列分类项目源码+数据+超详细注释
通过布置在不同房间的传感器获取到穿戴设备的人的移动数据，预测人的移动轨迹（人在哪个房间），场景见文件夹内示意图
内容包含：
1.数据说明见IndoorMovement\数据说明.txt
2.如何用pandas加载csv，并且画数数据的折线图，柱状图
3.用最小二乘法对数据进行线性拟合，并画出图像
4.数据特征工程:所有MovementAAL_RSS文件中最小的文件包含19条数据，所以默认以19作为数据集维度，故每个文件取最后19条，根据MovementAAL_DatasetGroup中的分组对应关系，将MovementAAL_RSS作为输入，MovementAAL_target作为输出，将文件按关联关系拼成train和test集合
5.将构建好的，维度为19的数据分别代入7种模型进行评估准确性，7种模型分别为LogisticRegression，KNN，DecisionTreeClassifier，SVM，RandomForestClassifier，GradientBoostingClassifier
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[{"title":"（ 335 个子文件 362KB ） 基于KNN的室内运动时间序列分类项目源码+数据+超详细注释.zip","children":[{"title":"README.txt <span style='color:#111;'> 1.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"dataset_description.txt <span style='color:#111;'> 5.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"MovementAAL_DatasetGroup.csv <span style='color:#111;'> 1.76KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"MovementAAL_Paths.csv <span style='color:#111;'> 1.76KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"MovementAAL_RSS_258.csv <span style='color:#111;'> 1.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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