人体动作识别时序特征数据集_Human_Action_Recognition_Time_Series_Features
数据来源：互联网公开数据
标签：动作识别, 时序数据, 机器学习, 生物医学工程, 运动分析, 特征提取, 传感器数据, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从人体动作中提取的时序特征数据，记录了不同动作的特征值，适用于动作识别与分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为一系列时序特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用人体动作捕捉或模拟实验场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个动作类别（class_X），包含了多种时序特征，如均值、方差、偏度、峰度等，以及其他统计学和时序分析特征。
数据格式：CSV格式，每个文件名为fileX_class_Y_tsfeature.csv，其中X代表文件序号，Y代表动作类别。文件内包含多列特征值，以及“Unnamed: 0”作为索引列。
来源信息：数据来源可能为实验采集，经过特征工程处理，提取了时序特征，便于后续的机器学习建模。
该数据集适合用于人体动作识别、行为分析、运动模式识别等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物医学工程、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，如动作分类算法的开发与评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为智能健康、运动康复、人机交互等行业提供数据支持，如智能健身App、康复治疗方案的优化等。
决策支持：支持智能监控系统中的行为识别，例如跌倒检测、异常行为预警等。
教育和培训：作为机器学习、模式识别等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解时序数据分析和动作识别。
此数据集特别适合用于探索不同动作的特征差异，评估不同特征组合对分类性能的影响，并优化动作识别模型的准确率。
