人体活动识别穿戴设备数据集KU-HAR原始数据集-mayankasheshgupta
数据来源：互联网公开数据
标签：人体活动识别, 数据集, 机器学习, 传感器数据, 运动分析, 健康监测, 穿戴设备, 人工智能
数据概述：该数据集由韩国首尔国立大学提供，包含了穿戴设备记录的多种人体活动数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2017年。
地理范围：数据涵盖了多种环境，主要来自韩国首尔国立大学的实验室。
数据维度：数据集包括加速度计、陀螺仪、心率监测器等传感器数据，涵盖六种活动类型，包括站立、行走、上下楼梯、坐下、起立、躺下。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于韩国首尔国立大学的穿戴设备实验，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人体活动识别、健康监测、机器学习等领域的研究和应用，特别是在运动分析和智能可穿戴设备开发方面具有重要价值。
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：适用于人体活动识别、健康监测等研究，如不同活动模式的识别、运动效果评估等。
行业应用：可以为运动健身、健康管理等行业提供数据支持，特别是在智能穿戴设备的数据分析与应用方面。
决策支持：支持健康管理和运动训练中的数据驱动决策，帮助个性化健康管理方案的设计与优化。
教育和培训：作为健康科学、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解穿戴设备数据分析和人体活动识别技术。
此数据集特别适合用于探索人体活动识别的规律与趋势，帮助用户实现精准的活动识别，提高健康管理的科学性和个性化，促进智能穿戴设备技术的发展。
