Распознавание человеческой деятельности с помощью набора данных смартфона

Я новичок в этом сообществе, и, надеюсь, мой вопрос вполне уместится здесь. В рамках моего курса по анализу данных для студентов я выбрал проект по распознаванию человеческой деятельности с использованием наборов данных смартфона. Что касается меня, то эта тема касается машинного обучения и опорных векторных машин. Я еще не очень хорошо знаком с этими технологиями, поэтому мне понадобится помощь.

Я решил следовать этой идее проекта http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/dme/2014/datasets.html (первый проект сверху). Цель проекта - определить, чем занимается человек участие (например, WALKING, WALKING_UPSTAIRS, WALKING_DOWNSTAIRS, SITTING, STANDING, LAYING) из данных, записанных смартфоном (Samsung Galaxy S II) на талии субъекта. Используя встроенный акселерометр и гироскоп, данные включают 3-осевое линейное ускорение и 3-осевую угловую скорость с постоянной частотой 50 Гц.

Весь набор данных приведен в одной папке с некоторыми описаниями и метками функций. Данные делятся на файлы «test» и «train», в которых данные представлены в следующем формате:

  2.5717778e-001 -2.3285230e-002 -1.4653762e-002 -9.3840400e-001 -9.2009078e-001 -6.6768331e-001 -9.5250112e-001 -9.2524867e-001 -6.7430222e-001 -8.9408755e-001 -5.5457721e-001 -4.6622295e-001  7.1720847e-001  6.3550240e-001  7.8949666e-001 -8.7776423e-001 -9.9776606e-001 -9.9841381e-001 -9.3434525e-001 -9.7566897e-001 -9.4982365e-001 -8.3047780e-001 -1.6808416e-001 -3.7899553e-001  2.4621698e-001  5.2120364e-001 -4.8779311e-001  4.8228047e-001 -4.5462113e-002  2.1195505e-001 -1.3489443e-001  1.3085848e-001 -1.4176313e-002 -1.0597085e-001  7.3544013e-002 -1.7151642e-001  4.0062978e-002  7.6988933e-002 -4.9054573e-001 -7.0900265e-001

И это только очень маленький пример того, что содержится в файле.

Я действительно не знаю, что представляют эти данные и как их можно интерпретировать. Также какие инструменты мне понадобятся для анализа, классификации и кластеризации данных? Можно ли как-нибудь поместить эти данные в Excel с включенными метками и, например, использовать R или python для извлечения примеров данных и работы над этим?

Любые советы / подсказки будут высоко оценены.

Определения набора данных находятся на странице здесь:

Информация об атрибутах внизу

или вы можете увидеть внутри папки ZIP файл с именем activity_labels, в котором есть заголовки столбцов, убедитесь, что вы внимательно прочитали README, в нем есть полезная информация. Вы можете легко внести .csvфайл в R, используя read.csvкоманду.

Например, если вы назвали свой файл, samsungdataвы можете открыть R и выполнить эту команду:

data <- read.csv("directory/where/file/is/located/samsungdata.csv", header = TRUE)

Или, если вы уже находитесь внутри рабочего каталога в R, вы можете просто запустить следующее

data <- read.csv("samsungdata.csv", header = TRUE)

Где имя dataможет быть изменено на то, что вы хотите назвать свой набор данных.

Похоже, это (или очень похожий набор данных) используется для курсов Coursera. Очистка этого набора данных является задачей получения и очистки данных , но она также используется для изучения конкретного случая для анализа поисковых данных . Видео из этого примера доступно в видео для 4-й недели курса EDA. Это может помочь вам начать с этими данными.