获取和清洁数据分配
使用智能手机数据集版本1.0进行人类活动识别
Jorge L. Reyes-Ortiz，Davide Anguita，Alessandro Ghio和Luca Oneto。 Smartlab-非线性复杂系统实验室DITEN-热那亚大学德利大学通过意大利热那亚的Opera Pia 11A，I-16145。
实验是由一组30名志愿者组成的，年龄在19-48岁之间。 每个人都在腰上戴着智能手机（三星Galaxy S II）进行了六项活动（步行，步行，上楼，坐下，躺着，躺着）。
获取和清理数据课程项目
该存储库包含约翰霍普金斯大学（John Hopkins University）在Coursera上针对“获取和清洁数据”课程的课程解决方案。
项目总结
该项目的目的是演示您收集，使用和清理数据集的能力。 审查标准
The submitted data set is tidy.
The Github repo contains the required scr ipts.
GitHub contains a code book that modifies and updat
获取和清理数据-课程项目
Coursera上获取和清洁数据第4周的课程项目。
除R基本软件包外，还使用了'Dplyr'软件包。
此存储库中的r_analysis.R脚本将下载并对UCI HAR数据集进行以下修改（有关此数据集使用的指标和度量的更多信息，请参见此存储库中的CODEBOOK）：
1. Reads in the 'subject', 'test' and 'training' datasets, in order to merge them into one single dat
介绍
这是Coursera课程第4周的“获取和清洁数据”最终项目。 该项目解决了5个问题：
1. Merges the training and the test sets to create one data set.
2. Extracts only the measurements on the mean and standard deviation for each measurement.
3. Uses descr iptive activity names to name the
