人体行为识别特征数据集_Human_Activity_Recognition_Feature_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：行为识别, 机器学习, 传感器数据, 动作分类, 深度学习, 特征工程, 数据挖掘, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自传感器数据，记录了不同人体行为的特征信息，用于行为识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用人体行为数据，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一种人体行为，如WALK（行走）、SITTING（坐）、STANDING（站立）和LD（推测为某种特定行为）。每个CSV文件包含120个特征（F1-F120）和行为类别标签（CLASS 或 Label）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。文件包括LD_10S_FV.csv、STANDING_10S_FV.csv、Sitting_10S_FV.csv和WALK_10S_FV.csv等，每个文件代表一种行为，120个特征值（F1-F120）代表传感器数据，CLASS或Label为行为类别标签。
来源信息：数据来源于传感器数据采集，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于行为识别、动作分类和机器学习算法的训练与评估。
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：适用于人体行为识别、动作分类等领域的学术研究，如行为预测、异常行为检测等。
行业应用：可为智能家居、健康监测、运动分析等行业提供数据支持，特别是在基于传感器数据的行为分析方面。
决策支持：支持智能设备的行为分析和决策制定，例如智能手表、健身追踪器等。
教育和培训：作为机器学习、模式识别等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解行为识别技术。
此数据集特别适合用于探索不同人体行为的特征差异，帮助用户构建行为识别模型、优化识别精度。
