人体活动识别传感器数据特征数据集HumanActivityRecognitionSensorDataFeatures-shashankchhoker
数据来源：互联网公开数据
标签：人体活动识别, 传感器数据, 行为分析, 机器学习, 运动学, 深度学习, 数据预处理, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自移动设备传感器（加速度计和陀螺仪）的原始数据和经过特征工程处理后的数据，用于人体活动识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用的人体活动数据。
数据维度：
data_processed.csv: 包括epoch (ms), acc_x, acc_y, acc_z, gyr_x, gyr_y, gyr_z, participant, label, category, set等字段，包含了原始的加速度计和陀螺仪数据，以及活动类别和参与者信息。
03_data_features.csv: 包含了与data_processed.csv相同的字段，并额外增加了PCA降维后的特征（pca_1, pca_2, pca_3），以及基于时域和频域计算的多种特征，如均值、标准差、最大频率、加权频率等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：data_processed.csv和03_data_features.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的传感器数据集，已进行标准化和特征提取处理。
该数据集适合用于人体活动识别相关的研究和机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人体行为分析、活动识别、智能健康等领域的学术研究，如活动类别预测、用户行为模式分析等。
行业应用：可用于智能穿戴设备、健康管理应用、运动追踪应用等产品的开发，例如步态分析、跌倒检测、运动状态识别等。
决策支持：支持基于人体活动数据的健康管理和风险评估，如提供个性化的运动建议、辅助医疗诊断等。
教育和培训：作为机器学习、数据科学、信号处理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解人体活动识别的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索人体活动与传感器数据之间的关系，以及评估不同特征对活动识别模型的影响，帮助用户构建高效的活动识别模型。
