智能手机内置传感器人体活动识别数据集2021-2022
数据来源：互联网公开数据
标签：人体活动识别,智能手机,传感器,机器学习,动作分类,健康监测,运动分析
数据概述：
本数据集旨在通过智能手机内置传感器记录人体活动，包括12种不同类型的活动：步行、下楼、上楼、坐着、站立、躺着、骑自行车、踢足球、游泳、网球、跳绳和俯卧撑。数据集利用了智能手机的加速度计和陀螺仪等惯性传感器，收集了约1小时每种活动的数据，确保了各类活动数据的均衡分布。本数据集为研究人员提供了人体活动识别系统的开发和评估的基础。
数据用途概述：
该数据集适用于人体活动识别系统的开发、比较和评估，特别是在智能手机应用中的实现。研究人员可以利用此数据集对比不同算法的效果，优化模型性能。此外，该数据集还适用于健康监测、运动分析以及相关领域的研究，为用户提供更便捷的活动识别解决方案。
举例：
通过使用本数据集，研究人员能够训练和评估多种机器学习算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树和K-近邻算法）对12种人体活动进行分类识别，从而提高智能手机对人体活动的识别精度。
