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數(shù)據(jù)集劃分

將特征數(shù)據(jù)集T隨機分為三個人一組，共五組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)都包含了五種行為。訓練基分類器時，根據(jù)以下方式將特征數(shù)據(jù)集再細分為訓練集和測試集：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練集，而剩下的一半作為測試集；第二種，是每組的全部數(shù)據(jù)作為訓練集，第五組數(shù)據(jù)作為測試集；第三種，是取每組數(shù)據(jù)的奇數(shù)行作為訓練集，偶數(shù)行作為測試集。

每種數(shù)據(jù)分組方式都將分別訓練出5個采用SVM算法的基分類器（ClassifierS1～ClassifierS5）和5個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中分別訓練決策樹和支持向量機的基分類器模型，并采用對應的測試集作為輸入數(shù)據(jù)來測試基分類器。將上述基分類器的行為識別結(jié)果根據(jù)多數(shù)投票法進行融合處理，得到多分類器融合的行為識別結(jié)果。對上述識別結(jié)果進行比較，其識別準確率如表2所示。

表2中，從12個基分類器的行為識別結(jié)果來看，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）來訓練基分類器而用第五組數(shù)據(jù)來測試時，不論是采用SVM還是決策樹分類算法，行為識別的準確率都比較低。三種數(shù)據(jù)分組凡是相比，第三種分組方式的行為識別準確率較高。