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实验设计及结果分析

为了验证多分类器融合的行为识别模型的有效性，本文首先将特征数据集T划分为五组，训练出5个采用SVM算法的基分类器和5个采用决策树算法的基分类器，然后将各基分类器的测试结果和融合后的测试结果进行对比分析。

（1）数据集划分

将特征数据集T随机分为三个人一组，共五组数据，每组数据都包含了五种行为。训练基分类器时，根据以下方式将特征数据集再细分为训练集和测试集：第一种，是分别提取每组数据中每一种行为的前一半作为训练集，而剩下的一半作为测试集；第二种，是每组的全部数据作为训练集，第五组数据作为测试集；第三种，是取每组数据的奇数行作为训练集，偶数行作为测试集。

每种数据分组方式都将分别训练出5个采用SVM算法的基分类器（ClassifierS1～ClassifierS5）和5个采用决策树算法的基分类器（ClassifierD1～ClassifierD5）。

（2）基分类器与多分类器融合的行为识别结果分析

按照上述三种方式将特征数据集划分为不同的分组后，在 MATLAB中分别训练决策树和支持向量机的基分类器模型，并采用对应的测试集作为输入数据来测试基分类器。将上述基分类器的行为识别结果根据多数投票法进行融合处理，得到多分类器融合的行为识别结果。对上述识别结果进行比较，