Algoritmi di Machine Learning per la Classificazione di Dati Inerziali

Cirincione, Antonio (2019) Algoritmi di Machine Learning per la Classificazione di Dati Inerziali. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria elettronica per l'energia e l'informazione [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
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Abstract

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.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Cirincione, Antonio
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine Learning,Feature Selection,K-Means,Nearest Neighbour,Matlab
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2019
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