By tecdatPython辅导, 人工智能, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 电子科学与技术, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术activity analysis, activity monitoring, activity recognition, behavior analysis, behavioral analysis, clustering, ensemble model, fusion model, Monitoring, physical activity, python, random forest, sensor data, wearable device, xgboost, 传感器数据, 活动监测, 活动识别, 监测, 穿戴式设备, 穿戴设备, 聚类, 融合模型, 行为分析, 身体活动, 随机森林, 集成模型
本文利用穿戴设备采集的三轴加速度数据，构建了一套完整的身体活动监测与行为分析框架。文章依次回答了四个核心问题：(1)如何基于MET值对日常活动进行精确分类与时长统计？(2)如何利用机器学习回归模型实时估计个体的MET值？(3)如何通过无监督聚类识别夜间睡眠阶段分布？(4)如何自动检测久坐行为并建立分级预警机制？通过随机森林回归、K-Means聚类与XGBoost分类模型的融合应用，本文为智能健康管理提供了可落地的技术方案。
