get-data-coursera:Coursera 专业化课程的课程项目 - 获取和清理数据

获取数据课程 Coursera 专业化课程的课程项目 - 获取和清理数据 生成tidy数据集的过程如下； 从测试和训练数据集生成完整的数据集 使用 scan 函数读取 x 测试数据集文件的内容 使用 scan 函数读取 x train 数据集文件的内容 使用矩阵函数作为矩阵（v，ncol = 561）将测试和训练向量转换为矩阵 现在使用 rbind 函数合并两个数据集并将其称为 x 特征变量 我们将使用 features.txt 文件来获取描述性字段或变量名称的列表 我们需要使用 grepl() - grepl('mean()', feat_mat[,2]) | 从特征文件中提取适用于均值和标准差的行 | grepl('std()', feat_mat[,2]) 我们只需要索引列 首先，创建一个满足条件的逻辑向量。 称之为 feat_idx 仅提取 x x <- x[,feat_idx