文件名称：datasciencecoursera
文件大小：107KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-18 17:36:17
R
run_analysis.R 脚本执行 5 个高级步骤。 步骤 0 将下面列出的文件读入内存中的数据框对象： Activity_labels.txt Features.txt Subject_test.txt X_test.txt Y_test.txt X_train.txt Y-train.txt 在这一步中，特征文件中的数据也被转换为一个名为 featuresVector 的向量。 featuresVector 用于从包含观察的 X_test 和 X_train 数据集中正确命名变量。 步骤 1 使用 cbind 和 rbind 函数组合不同的数据集以进行测试和训练观察，然后将它们组合到 sensorData 超集中，其中包含来自所有文件的所有观察以及相应的活动 id。 cbind 和 rbind 函数用于利用以下事实：源文件中的数据按数组排序，其中 Y_activity 和主
【文件预览】：
datasciencecoursera-master
----README.md(2KB)
----HelloWorld.md(3B)
----Getting and Cleaning Data()
--------Code Book.txt(5KB)
--------sensorAverages.txt(262KB)
--------Readme.txt(1KB)
--------run_analysis.R(3KB)