论文部分内容阅读
运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用。目前,大多数的分类方法识别率都不高,尤其是在医疗服务领域。为了提高行为活动的识别准确率,先利用稀疏局部保持投影降维,将实验的数据集进行特征约简得到最优的实验特征子集,再用随机森林集成分类器完成了人类行为识别。实验结果证明,该方法不仅明显地降低了实验的特征数量,而且提高了整体精确度。