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數(shù)據(jù)集劃分

將特征數(shù)據(jù)集T隨機(jī)分為三個(gè)人一組，共五組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)都包含了五種行為。訓(xùn)練基分類器時(shí)，根據(jù)以下方式將特征數(shù)據(jù)集再細(xì)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集：第一種，是分別提取每組數(shù)據(jù)中每一種行為的前一半作為訓(xùn)練集，而剩下的一半作為測(cè)試集；第二種，是每組的全部數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，第五組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集；第三種，是取每組數(shù)據(jù)的奇數(shù)行作為訓(xùn)練集，偶數(shù)行作為測(cè)試集。

每種數(shù)據(jù)分組方式都將分別訓(xùn)練出5個(gè)采用SVM算法的基分類器（ClassifierS1～ClassifierS5）和5個(gè)采用決策樹算法的基分類器（ClassifierD1～ClassifierD5）。

（2）基分類器與多分類器融合的行為識(shí)別結(jié)果分析

按照上述三種方式將特征數(shù)據(jù)集劃分為不同的分組后，在 MATLAB中分別訓(xùn)練決策樹和支持向量機(jī)的基分類器模型，并采用對(duì)應(yīng)的測(cè)試集作為輸入數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試基分類器。將上述基分類器的行為識(shí)別結(jié)果根據(jù)多數(shù)投票法進(jìn)行融合處理，得到多分類器融合的行為識(shí)別結(jié)果。對(duì)上述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行比較，其識(shí)別準(zhǔn)確率如表2所示。

表2中，從12個(gè)基分類器的行為識(shí)別結(jié)果來(lái)看，由于不同用戶的行為差異較大，因此第二種數(shù)據(jù)分組方式中，分別采用其他組的數(shù)據(jù)（第五組除外）來(lái)訓(xùn)練基分類器而用第五組數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試時(shí)，不論是采用SVM還是決策樹分類算法，行為識(shí)別的準(zhǔn)確率都比較低。三種數(shù)據(jù)分組凡是相比，第三種分組方式的行為識(shí)別準(zhǔn)確率較高。