智能手机人体活动识别数据集SmartphoneHumanActivityRecognition-khoatrandang2k
数据来源：互联网公开数据
标签：人体活动识别, 智能手机, 传感器数据, 机器学习, 行为分析, 移动健康, 数据挖掘, 时序分析
数据概述：
该数据集包含来自智能手机传感器的数据，记录了不同人体活动的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为短时间内的活动记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用的人体活动数据。
数据维度：数据集包括多个特征，涵盖了时间域的身体加速度、重力加速度、身体加速度的跳变、身体角速度、身体角速度的跳变等。
数据格式：CSV格式，文件名为tidy_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于智能手机传感器，经过预处理和整理，适合用于活动识别模型的训练和评估。
该数据集适合用于人体活动识别、行为分析等领域的研究和应用。
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：适用于人体活动识别、行为分析、移动健康等领域的学术研究。
行业应用：可以为智能穿戴设备、健康管理应用等提供数据支持，尤其是在活动监测、行为分析、个性化健康建议等方面。
决策支持：支持健康领域的决策制定，如疾病预防、康复训练方案制定等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、移动健康等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解活动识别的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同人体活动的特征，以及构建和评估活动识别模型，帮助用户实现活动自动识别、行为分析等目标。
