Abstract-I linje med den ökande användningen av sensorer och hälsoapplikationer, det finns enorma ansträngningar för att behandla insamlade data för att extrahera värdefull information såsom accelerometer data. Denna studie kommer att föreslå aktivitetsigenkänning modell syftar till att upptäcka verksamheten genom att använda ensemble av klassificeringstekniker med hjälp av Wireless Sensor Data Mining (WISDM). Modellen kommer att känna igen sex aktiviteter: promenader, jogging, övervåningen, nedervåningen, sittande och stående. Många experiment utförs för att bestämma den bästa klassificeringskombinationen för aktivitetsigenkänning. En förbättring av prestandan observeras när klassificeringarna kombineras än när de används individuellt. En ensemblemodell är byggd med AdaBoost i kombination med beslut trädalgoritm C4.5. Modellen förbättrar effektivt prestandan med en noggrannhet på 94,04 %.
En ensemblemodell byggdes i REF med AdaBoost i kombination med beslutsträdets algoritm C4.5 och andra bassorterare.
Improving Accelerometer-Based Activity Recognition by Using Ensemble of Classifiers
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}