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使用智能手机数据集进行人类活动识别 人类活动识别(HAR) 数据库是根据 30 名受试者进行日常生活活动（如步行、坐下、躺下等）的记录构建的，同时携带带有嵌入式惯性传感器的腰部智能手机。 数据集被随机分成两组，其中 70% 的志愿者被选择用于生成训练数据和 30% 的测试数据。 脚本run_analysis.R总结了 HAR 数据库的每个主题和每个活动的平均值和标准偏差变量。 HAR 数据库的结构 标签文件 features_info.txt ：显示有关在特征向量上使用的变量的信息。 features.txt ：所有功能名称的列表。 activity_labels.txt ：对于每个活动类，提供一个活动名称 训练和测试数据文件 train/X_train.txt ：7352 条记录的 561 个特征向量。 train/y_train.txt : X_train 记录的活动类。 t