使用run_analysis.R进行智能活动识别数据分析

资源摘要信息:"GetData-Project是一个使用R语言进行数据处理和分析的项目，其主要目的是通过分析智能手机传感器数据来识别人类活动。该项目由JX Hansel Teo创建，并提供了详细的README文件来解释如何运行run_analysis.R脚本。以下是对该项目相关知识点的详细说明。 1. 数据集的来源和结构 GetData-Project使用的是UCI机器学习库中的智能手机数据集，这个数据集是通过在受试者身上安装智能手机，利用智能手机中的传感器采集日常生活中的活动数据，如走动、上下楼梯等。数据集被分为训练集和测试集，分别存放在工作目录下的'~/UCI HAR Dataset/test'和'~/UCI HAR Dataset/train'目录中。每个集包含若干个文件，例如'X_test.txt'和'X_train.txt'包含了传感器测量数据，'y_test.txt'和'Y_train.txt'包含了对应的活动标签，'subject_test.txt'和'subject_train.txt'记录了参与测试的每个受试者的信息。 2. run_analysis.R脚本的功能 run_analysis.R脚本是GetData-Project的核心，它通过一系列的步骤来处理和分析数据集，并将最终结果输出为整洁的数据集。具体步骤如下： - 合并训练集和测试集：脚本首先将训练集和测试集中的测量数据、活动标签和受试者信息合并成一个完整的大数据集。 - 提取平均值和标准偏差变量：在合并的数据集中，脚本筛选出描述性统计变量，即那些报告每次测量的平均值和标准偏差的变量，这些是识别活动的重要特征。 - 编辑变量和活动名称：为了保证数据的整洁性，脚本会对变量名称进行重新命名，并将活动标签转换为描述性的活动名称，便于理解。 - 计算平均值并输出数据集：最后，脚本将对每个受试者和活动类别计算每个选定特征的平均值，并将这些平均值输出为一个整洁的数据集文件tidydata.txt，便于后续分析和使用。 3. R语言在数据分析中的应用 GetData-Project展示了R语言在数据处理和分析中的强大能力。R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学领域的编程语言，提供了丰富的库和函数，可以方便地对数据集进行读取、处理和可视化。在该项目中，R语言主要被用来： - 数据处理：读取文本文件中的数据，合并数据集，选择特定的列，转换活动标签。 - 数据分析：计算数据的平均值和标准偏差等统计量。 - 数据整洁化：根据tidy data原则，重命名和组织数据集，使之便于分析和共享。 4. 结果的输出格式 项目运行的最终输出是一个名为tidydata.txt的文本文件，它是一个整洁的数据集。整洁数据原则要求每个变量是一个列，每个观测是一个行，每个表格包含一个类型的数据集。这使得数据集不仅方便阅读，也方便进一步的分析和操作。 总结而言，GetData-Project不仅展示了如何使用R语言进行数据处理和分析，也提供了一个从原始数据到最终结果的完整处理流程。通过运行run_analysis.R脚本，用户可以学习如何获取和清理数据，最终得到一个整洁、有用的数据集，用于进一步的分析和研究。"