19、从安卓加速度计数据推断用户活动

从安卓加速度计数据推断用户活动

1. 引言

如今，手机已成为我们生活中不可或缺的一部分。它不仅是连接彼此和世界的工具，更是强大的计算设备，配备了比十年前桌面电脑更强大的微处理器，还能通过 Wi-Fi 和蓝牙实现广泛而安全的连接。而且，手机还集成了多种传感器，其中加速度计能检测和记录设备在 3D 空间中的位置数据，结合时间维度，形成 4D 数据。这些数据记录了我们在进行各种活动（如行走、交谈、爬楼梯等）时的时空位置，可用于无监督地推断我们的活动类型。

2. 行走用户活动数据集

2.1 数据集概述

该数据集来自加州大学欧文分校（UCI）的机器学习库，包含 22 名参与者基于安卓设备的位置数据。数据于 2014 年 3 月捐赠，访问量超过 69000 次。数据是通过将安卓手机放在参与者胸前口袋，利用加速度计收集（X, Y, Z, t）位置和时间信息得到的。参与者在野外沿着预设路径进行各种活动，这些数据可用于无监督地推断活动类型，是机器学习领域常用的基准数据集。

你可以从 http://mng.bz/aw5B 下载该数据集，解压后文件夹结构如下：

1.csv
10.csv
11.csv
12.csv
13.csv
14.csv
15.csv
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17.csv
18.csv
19.csv
2.csv
20.csv
21.csv
22.csv
3.csv
4.csv
5.csv
6.csv
7.csv
8.csv
9.csv
README 

每个 CSV 文件对应一名参与者，文件内容为（t, X, Y, Z）形式的位置数据。

2.2 数据处理