Я новачок у цій спільноті, і, сподіваюся, моє запитання тут добре впишеться. Як частина мого курсу бакалаврської аналітики даних я вирішив зробити проект з розпізнавання людської діяльності за допомогою наборів даних смартфонів. Наскільки мене хвилює ця тема стосується машинного навчання та підтримки векторних машин. Я ще не добре знайомий з цими технологіями, тому мені знадобиться допомога.
Я вирішив наслідувати цю ідею проекту http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/dme/2014/datasets.html (перший проект вгорі) Мета проекту - визначити, яка діяльність людини залучення (наприклад, WALKING, WALKING_UPSTAIRS, WALKING_DOWNSTAIRS, SITTING, STANDING, LYING) із даних, записаних смартфоном (Samsung Galaxy S II) на талії предмета. Використовуючи вбудований акселерометр та гіроскоп, дані включають 3-осьове лінійне прискорення та 3-осьову кутову швидкість із постійною швидкістю 50 Гц.
Весь набір даних надається в одній папці з деяким описом та ярликами функцій. Дані поділяються на файли "тест" та "поїзд", у яких дані представлені у такому форматі:
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
І це лише дуже малий зразок того, що містить файл.
Я насправді не знаю, що представляють ці дані і як їх можна інтерпретувати. Для аналізу, класифікації та кластеризації даних, які інструменти мені потрібно використовувати? Чи є якийсь спосіб я помістити ці дані в excel із включеними мітками і, наприклад, використовувати R або python для вилучення зразкових даних та працювати над цим?
Будь-які підказки / поради будуть дуже вдячні.