加速计数据清洗与分析流程——使用R语言实现

资源摘要信息:"GettingCleaning_ClassProject" 1. 数据处理与分析流程 在本项目中，使用了名为 "run_analysis.R" 的 R 脚本来处理和分析加速度计数据。这个脚本的工作流程大致如下： - 下载加速计数据集。 - 清洗数据，以移除不相关或不完整的信息。 - 在分析者的环境中创建并留下两个数据集：cleaned.data 和 average.data。 2. cleaned.data 数据集 cleaned.data 数据集包含了执行各种活动的多个传感器测量值的平均值和标准偏差。这些活动可能涵盖了不同的运动类型，例如走路、跑步、上楼梯、下楼梯等。而执行这些活动的人用 Subject 来标识。这个数据集的一个关键特性是它关注于原始测量数据的统计特征（平均值和标准偏差）。 3. average.data 数据集 average.data 数据集则是基于 cleaned.data 数据集进一步加工得到的。它包含了按每个主题（Subject）和每项活动（Activity）分组的测量值的平均值和平均标准偏差。这种数据结构便于对每个主题在不同活动下的表现进行分析。 4. 数据集的创建和使用 通过 R 脚本对原始数据进行筛选和汇总处理，创建了这两个数据集。这些数据集可能用于进一步的数据分析或机器学习任务，如模式识别和人类活动识别。 5. 原始数据来源 原始数据可以从提供的网址上下载。这个数据集是专门用于人类活动识别研究的。 6. R脚本中的数据处理技术 - 数据下载：使用 R 的网络功能从指定位置下载加速度计数据。 - 数据清洗：包括但不限于移除缺失值、不规则数据、异常值等。 - 数据汇总：通过使用 R 中的聚合函数对数据进行分组和汇总。 - 数据输出：将清洗和处理后的数据集写入磁盘文件，以便后续分析或查看。 7. R语言在数据科学中的应用 R是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和机器学习的编程语言和软件环境。在这个项目中，R 被用于数据处理和分析。R的强大的数据分析库和包，如 dplyr、ggplot2、tidyr 等，使得数据处理变得相对简单。 8. 人类活动识别 人类活动识别是一个多学科领域，涉及了计算机科学、模式识别、生物力学和信号处理等。在这个项目中，分析者可能利用 R 脚本处理的数据来研究和识别人们在不同活动下的运动模式。 9. 使用智能手机数据集 智能手机设备具备各种传感器，能够实时收集关于用户行为和环境的大量数据。在本项目中，智能手机加速度计的数据被用来识别不同的活动状态。这些数据具有高时间分辨率和高空间分辨率，非常适合作为人类活动识别的研究对象。 10. 项目描述与目标 项目的目标是通过分析智能手机加速度计数据来识别不同的人类活动。要达到这个目标，需要通过数据清洗来确保数据质量，并通过数据处理技术来提取有用信息，并最终形成两个数据集，这些数据集将作为进一步研究的基础。 通过上述内容，我们可以看到，在 "GettingCleaning_ClassProject" 这个项目中，R语言被用于下载、清洗、处理加速度计数据，并最终生成两个重要的数据集，以便进行更深入的分析。这个项目展示了数据分析、数据处理以及在R语言环境下完成这些任务的基本流程。