数学建模问题一思路，衔接问题二

Question

无监督学习无法五五分组，不知道还有什么思路，还有什么办法解决问题一同时问题二不重复或者衔接

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

对于提出的问题，我们可以采取以下步骤来解决：

问题1的解决思路

1. 数据预处理：首先需要对附件1中提供的3名实验人员的加速度计和陀螺仪数据进行预处理。这可能包括归一化、滤波等操作以去除噪声并标准化数据。
2. 特征提取：从处理过的数据中提取有意义的特征，例如时间域和频域特征，如均值、方差、快速傅里叶变换(FFT)特征等。
3. 分类模型设计：设计合适的机器学习模型来对这些特征进行分类。考虑到数据的复杂性，可能需要使用高级分类器如支持向量机(SVM)、随机森林或神经网络。
4. 训练与测试：使用交叉验证技术（如k-fold交叉验证）来训练和测试模型，确保模型具有良好的泛化能力。
5. 结果记录：将分类结果按照活动状态编号填入表1。

问题2的解决思路

1. 数据获取与预处理：从附件2获取数据，并进行必要的预处理。
2. 特征提取：提取与问题1中相同的特征集，以保证一致性。
3. 判别模型建立：利用提取的特征和已知的活动状态标签，建立判别模型。可以考虑监督学习算法。
4. 模型验证：使用留一法(Leave-One-Out)或其他验证方法，对模型进行评估。
5. 进一步分类：使用建立的模型对附件3中的数据进行分类，并将结果记录在表2中。
6. 比较分析：对比问题2中的判别模型和问题1的分类模型的结果，分析不同模型的分类准确度。

问题3的解决思路

1. 数据分析：分析附件4中提供的个人属性数据（年龄、身高、体重）与活动状态数据之间的关系。
2. 画像构建：探索是否可使用活动传感器数据对实验人员进行画像，即判断这些个人属性与他们的活动模式是否存在相关性。
3. 数据来源判断：根据附件5中提供的数据，使用已建立的模型来判断每位实验人员最可能属于问题2中的哪位实验人员，并将结果记录在表3中。

以上步骤为解决问题的大致框架，具体的实施细节可能需要根据实际数据进行调整。由于无监督学习的局限性，可能需要探索其他算法或方法来辅助解决问题1和问题2的衔接。