# UCI-HAR-Dataset
UCI-HAR Data Preprocessing
The raw dataset as well as project description and acknowledgements can be obtained from:
https://d396qusza40orc.cloudfront.net/getdata%2Fprojectfiles%2FUCI%20HAR%20Dataset.zip
The dataset contains data collected from the accelerometers from the Samsung Galaxy S smartphone. And the above python script contains lines of codes to transform the raw data into a final tidy dataset
The Python script does the following:
- Merges the training and the test sets to create one data set.
- Extracts only the measurements on the mean and standard deviation for each measurement.
- Uses descriptive activity names to name the activities in the data set
- Appropriately labels the data set with descriptive variable names.
- From the data set in step 4, creates a second, independent tidy data set with the average of each variable for each activity and each subject.
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UCI-HAR-Dataset:UCI-HAR数据预处理
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2021-02-15
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UCI-HAR-数据集 UCI-HAR数据预处理 原始数据集以及项目描述和确认可从以下网站获取: : 数据集包含从Samsung Galaxy S智能手机的加速度计收集的数据。 上面的python脚本包含将原始数据转换为最终整齐数据集的代码行 Python脚本执行以下操作: 合并训练和测试集以创建一个数据集。 仅提取每个测量的均值和标准差的测量值。 使用描述性活动名称来命名数据集中的活动 用描述性变量名称适当地标记数据集。 根据步骤4中的数据集,创建第二个独立的整洁数据集,其中包含每个活动和每个主题的每个变量的平均值。
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UCI-HAR-Dataset-master.zip (3个子文件)
UCI-HAR-Dataset-master
.gitignore 2KB
README.md 918B
Human Activity Recognition Data Preprocessing.ipynb 436KB
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