tidydata:基于 UCI Human Activity Recognition Using Smartphones Data Set 生成整洁数据集的代码-源码
该脚本将 UCI（加州大学欧文分校）使用智能手机数据集的人类活动识别作为输入。 这是一组对 30 名受试者进行的一组实验，他们在佩戴智能手机的情况下进行六项活动（步行、爬星、步行、坐下和站立）。 实验测量（总共 561 个）涉及从手机记录的加速度计和陀螺仪数据。 该脚本输出一个文本表，总结每个主题和每个活动的这些测量值。
使用了两个原始数据集：
惯性数据集，包括三轴加速度和角速度时间序列，以 50 Hz 的速率采样。 这些是在每次活动期间为每个受试者获得的。 它们被用来生产以下产品：
一个包含 561 个元素的运动“特征”向量，即在时域和频域的间隙数据集上计算的变量。 数据集分为“训练”和“测试”集。
下载并解压缩数据集后（脚本运行必不可少），可以在以下目录中找到这些原始数据集： intertial datasets: test/Inertial Signals, train/In
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