Coursera项目：UCI人体活动识别数据集清洗与分析

资源摘要信息:"Coursera_UCI_HAR_Dataset" 知识点详细说明： 1. UCI HAR Dataset介绍： UCI HAR Dataset（Human Activity Recognition Using Smartphones Dataset）是一个来自加州大学尔湾分校（UCI）的公开数据集，主要用于人体活动识别研究。该数据集通过智能手机内置的传感器记录了一系列实验对象在执行六种不同活动时的加速度和陀螺仪数据。这些活动包括：步行、走上楼梯、走下楼梯、坐着、站着和躺着。 2. Coursera平台与数据获取： Coursera是一个提供在线课程的大型开放在线课程平台，其中一门课程专门介绍了如何获取和清理数据。该项目要求参与者合并训练集和测试集，并从中提取出每个测量值的平均值和标准偏差。这涉及到数据的前期处理和整理，以便于后续的数据分析和机器学习模型训练。 3. R语言与数据处理： R语言是一种广泛用于统计分析、图形表示和报告的编程语言。在该数据集的处理过程中，R语言配合其数据表格（data.table）和数据操作（dplyr）包，为数据处理提供了强大的工具。R语言版本3.1.1是该项目执行时所需的环境，而data.table和dplyr是进行数据筛选、合并、排序、分组等操作的关键库。 4. 数据预处理和清理： 数据预处理和清理是数据分析前的重要步骤，包括合并数据集、提取特征（如平均值和标准偏差）、以及确保数据的整洁性。在该项目中，数据清理的最终目标是输出一个整洁的数据集，这个数据集应该为每个主题（实验对象）和每种活动，提供所有变量的平均值。这样处理后的数据集更适合用于机器学习模型的训练和评估。 5. 数据集的组织结构： 原始数据集通常包含多个文件，这些文件描述了不同类型的测量值，包括时间域和频率域下的加速度和角速度信号。这些文件可能会被拆分为训练和测试集，以便分别对模型进行训练和评估。为了创建整洁的数据集，必须整合这两个数据集，并从原始数据中提取出有用的信息。 6. Unix路径符号风格： Unix系统（包括Linux和Mac OS X）使用特定的路径符号来引用文件和目录。在此脚本中，路径符号的使用表明代码是在Unix类系统环境下执行的。Windows用户可能需要对路径格式进行相应的转换。 7. 软件包版本： 在描述中提到了数据表包（data.table）版本1.9.4和dplyr包版本0.4.1，这是在运行脚本时的必要条件。软件包版本的指定有助于确保数据处理脚本的兼容性和稳定性。 8. 数据集描述和获取方式： 原始数据集的获取方式没有在描述中直接提供链接，但根据常见的实践，这类数据集通常可以在UCI机器学习库网站或其他科研数据共享平台上找到。完整数据集的描述可能会包含每个测量变量的详细信息，包括变量的类型（数值型或分类型）、含义、测量方式等。 总结以上知识点，这个文件描述了一个典型的机器学习项目的数据准备阶段。在这个阶段中，需要通过使用R语言及其相关包来对原始数据进行处理和整理，最终输出一个适合模型训练的整洁数据集。这个过程涉及到数据集的合并、特征提取、数据清理和格式调整等关键步骤，并要求使用特定版本的软件包。