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實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)集

本文所用數(shù)據(jù)集是XUPT-ADD，是課題組成員使用內(nèi)嵌三軸加速度計(jì)的智能手機(jī)實(shí)時(shí)采集的靜止、行走、跑步、上樓、下樓等日常行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集時(shí)，智能手機(jī)分別放置在手中、包里以及褲子前口袋。參與此次數(shù)據(jù)采集的一共有15人，每人分別采集三種不同位置下每種行為的加速度數(shù)據(jù)，共1973個(gè)樣本。從原始加速度數(shù)據(jù)中提取平均值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、范圍、均方根、直流分量、系數(shù)和、頻譜能量等特征值，生成特征數(shù)據(jù)集T。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證多分類器融合的行為識(shí)別模型的有效性，本文首先將特征數(shù)據(jù)集T劃分為五組，訓(xùn)練出5個(gè)采用SVM算法的基分類器和5個(gè)采用決策樹算法的基分類器，然后將各基分類器的測(cè)試結(jié)果和融合后的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

（1）數(shù)據(jù)集劃分

將特征數(shù)據(jù)集T隨機(jī)分為三個(gè)人一組，共五組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)都包含了五種行為。訓(xùn)練基分類器時(shí)，根據(jù)以下方式將特征數(shù)據(jù)集再細(xì)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集：第一種，是分別提取每組數(shù)據(jù)中每一種行為的前一半作為訓(xùn)練集，而剩下的一半作為測(cè)試集；第二種，是每組的全部數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，第五組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集；第三種，是取每組數(shù)據(jù)的奇數(shù)行作為訓(xùn)練集，偶數(shù)行作為測(cè)試集。