获取和清理数据 (getdata-011) 课程项目 - 自述文件
本指南描述了如何为课程项目创建“整洁的数据集”。
背景
该分析基于意大利热那亚大学非线性复杂系统实验室 Smartlab 的研究人员进行的人类活动识别 (HAR) 研究。 可以在找到获取和预处理数据的过程的完整描述，以及生成的完整数据集。
在这些实验的结果可用的原始数据中（大约 270 MB 的测量和计算呈现在两组 12 个单独的文件中，一组用于test ，另一组用于train ） ，以下是相关的数据我们的项目：
features.txt ：构成观察的所有 561 个特征的列表。 我们将对其中的一个子集感兴趣。
activity_labels.txt ：活动名称的标签。 我们将需要它来在整洁数据中进行“描述性”标记。
test/X_test.txt ：测试集。 2947 行观察，每行包含每个特征的 561 个值。
