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實驗設(shè)計及結(jié)果分析

3.1 實驗環(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)嵌三軸加速度計的智能手機實時采集的靜止、行走、跑步、上樓、下樓等日常行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集時，智能手機分別放置在手中、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、標準差、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。

實驗設(shè)計及結(jié)果分析

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

（1）數(shù)據(jù)集劃分

將特征數(shù)據(jù)集T隨機分為三個人一組，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，根據(jù)以下方式將特征數(shù)據(jù)集再細分為訓(xùn)練集和測試集：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)行作為測試集。