R语言数据分析：UCI HAR数据集整理与处理

资源摘要信息:"GetCleanData"是针对UCI HAR数据集的一套R脚本程序包，其核心脚本名为"run_analysis.R"。此脚本的主要工作是提取、整合、修改、重塑UCI HAR数据集中的数据，并将其转化为整洁且可供分析的数据集。下面详细介绍该脚本的运行过程及数据集的详细信息，并提供代码细节的说明。 1. R语言及必要的包 首先，"run_analysis.R"脚本需要加载特定的R语言包，以便执行数据处理任务。根据描述，需要加载的包为"ddplr"和"reshape2"。在这里似乎存在一个笔误，正确的包名应为"plyr"而不是"ddplr"。"plyr"包是用于数据处理的，提供了许多方便的函数来拆分数据、应用函数及组合结果等，而"reshape2"则是一个强大的工具，能够将数据从宽格式转换为长格式，或者反之。 2. 数据集的加载与整合 脚本从与UCI HAR数据集相同的目录中运行，并执行数据的加载操作。它将训练数据集从文件"x_train.txt"加载到名为"traindata"的数据框（data frame）中。同时，脚本还会加载"features.txt"文件，并使用其中的文本内容来创建"traindata"的列名。"features.txt"包含了所有测量特征的名称，这些特征是从活动监测器收集的。 3. 创建新的列 在数据整合过程中，脚本会额外创建两个新的列，分别是"Action_ID"和"Person_ID"。"Action_ID"来源于"y_train.txt"文件，该文件包含了活动的数字标识符，其取值范围是1到6，对应于不同的活动类型。"Person_ID"则来源于"subject_train.txt"文件，记录了进行活动测试的志愿者的编号。 4. 数据重组 为了将"Action_ID"和"Person_ID"这两个新列添加到训练数据"traindata"中，脚本执行了"rbind"操作。"rbind"是R语言中的一个函数，用于垂直地（行方向）合并两个数据框。通过这种方式，每个测量数据点都与对应的活动标识和志愿者编号关联起来，从而形成了一个更为完整的数据集。 5. 特征列表的创建 脚本还会使用"features.txt"文件来创建一个特征列表。特征列表可能用于后续的数据筛选，即选择数据集中的特定特征进行分析。 6. 数据集的进一步处理 描述没有提供"run_analysis.R"脚本后续的数据处理步骤的详细信息，但可以推测脚本可能会继续执行以下任务： - 数据清洗：去除重复值、缺失值处理。 - 数据选择：根据特征列表选取特定的列。 - 数据转换：将数据集从宽格式转换为长格式，或反之，以适应不同的分析需求。 - 数据聚合：按照不同的标准（如活动类型、志愿者）进行数据的分组与聚合。 7. UCI HAR数据集 UCI HAR数据集是一个来自于加州大学欧文分校（University of California, Irvine, UCI）的人机交互与可穿戴计算实验室（Human Activity Recognition Using Smartphones Dataset）的数据集。该数据集被广泛用于活动识别研究，其包含有来自30个不同受试者的手机传感器数据，这些数据记录了受试者执行6种活动（如步行、跑步、坐、站、下楼梯、上楼梯）时的动作。数据集分为训练集和测试集，每一套数据都包括了加速度和角速度传感器的测量值，以及对应的活动标签和受试者编号。 8. 代码细节的进一步了解 若需了解"run_analysis.R"脚本中的具体代码细节，可以参考"codebook.md"文档。"codebook.md"文档可能包含了对脚本中使用的变量、函数、数据处理逻辑等的详细解释，这对于理解、复现乃至改进数据处理流程是非常重要的。 总结来说，"GetCleanData"项目旨在通过R语言脚本"run_analysis.R"对UCI HAR数据集进行一系列的预处理，最终得到一个整洁、有序且易于分析的数据集。这不仅涉及到数据的加载、整合和重组，还包括了数据的筛选、转换和聚合等高级处理步骤。通过该项目，研究者能够得到一个结构化良好的数据集，从而为后续的数据分析、机器学习模型的建立和验证等打下坚实的基础。