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實驗設計及結果分析

為了驗證多分類器融合的行為識別模型的有效性，本文首先將特征數據集T劃分為五組，訓練出5個采用SVM算法的基分類器和5個采用決策樹算法的基分類器，然后將各基分類器的測試結果和融合后的測試結果進行對比分析。

（1）數據集劃分

將特征數據集T隨機分為三個人一組，共五組數據，每組數據都包含了五種行為。訓練基分類器時，根據以下方式將特征數據集再細分為訓練集和測試集：第一種，是分別提取每組數據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，是每組的全部數據作為訓練集，第五組數據作為測試集；第三種，是取每組數據的奇數行作為訓練集，偶數行作為測試集。

每種數據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果分析

按照上述三種方式將特征數據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據來測試基分類器。將上述基分類器的行為識別結果根據多數投票法進行融合處理，得到多分類器融合的行為識別結果。對上述識別結果進行比較，