Algoritmi di Machine Learning per la Classificazione di Dati Inerziali

Questo studio tratta l'implementazione di due algoritmi di Machine Learning per il riconoscimento di tre attività motorie: camminata, corsa e andare in bicicletta. Mediante l'applicazione per smartphone Matlab Mobile sono state acquisii profili di accelerazione da tre utenti, due usati in fase di Test ed uno usato in fase di Training degli algoritmi. Si sono classificate tali attività estraendo delle opportune feature di interesse alla classificazione, in particolare la deviazione standard del''accelerazione che si è rivelata una buona scelta per discriminare le attività motorie. Gli algoritmi di classificazione testati sono K-Means e Nearest Neighbour e hanno dimostrato, tramite la matrice di confusione, di saper riconoscere se un utente sta svolgendo le attività citate rispettivamente nel 95,6% e 99.6% dei casi.