टाइम सीरीज मोशन कैप्चर डेटा में पीसीए क्लस्टरिंग मुद्दों का समाधान

मोशन कैप्चर डेटा में पीसीए क्लस्टरिंग विसंगतियों को समझना

एक का उपयोग करने की कल्पना करें अपने हाथ की जटिल गतिविधियों को पकड़ने के लिए और फिर पीसीए विश्लेषण चलाने के बाद यह पता लगाना कि पैटर्न अपेक्षा के अनुरूप संरेखित नहीं हैं। यह निराशाजनक है, खासकर जब आपका लक्ष्य समय श्रृंखला गति डेटा की संरचना को संरक्षित करते हुए उसकी जटिलता को कम करना है।

मेरे मामले में, मैंने सेंसर से लैस एक दस्ताने का उपयोग करके हाथ के इशारों को रिकॉर्ड किया जो स्थिति और घूर्णी मूल्यों को ट्रैक करता है। इस डेटा के आयामों को कम करने के लिए पीसीए लागू करने के बाद, मैंने इसे प्रत्येक इशारे के लिए समूहों की कल्पना करने के लिए प्लॉट किया। अपेक्षा? स्पष्ट, एकीकृत क्लस्टर पुरानी और नई दोनों रिकॉर्डिंग को निर्बाध रूप से ओवरलैप करते हुए दिखाते हैं।

हालाँकि, परिणाम हैरान करने वाला था। 20 एकीकृत बिंदुओं (पुराने डेटा से 10 और नए डेटा से 10) के बजाय, पीसीए प्लॉट प्रदर्शित हुआ प्रत्येक भाव के लिए. ऐसा लग रहा था मानों हाव-भाव एक जैसे होते हुए भी बिल्कुल बदल गए हों। इस अप्रत्याशित व्यवहार ने डेटा स्केलिंग, सेंसर स्थिरता और प्रीप्रोसेसिंग विधियों के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाए। 🧐

यदि आपने कभी मोशन कैप्चर या सेंसर-आधारित डेटासेट के साथ काम किया है, तो आप इस समस्या से संबंधित हो सकते हैं। प्रीप्रोसेसिंग या कैलिब्रेशन में छोटी विसंगतियां पीसीए स्पेस में बड़े पैमाने पर विचलन का कारण बन सकती हैं। आइए जानें कि इन अलग-अलग समूहों का क्या कारण हो सकता है और आपके मोशन कैप्चर डेटा को प्रभावी ढंग से संरेखित करने के लिए संभावित समाधान तलाशें।

आज्ञा	उपयोग का उदाहरण
from sklearn.decomposition import PCA	यह प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) मॉड्यूल को आयात करता है, जो जितना संभव हो उतना भिन्नता बनाए रखते हुए उच्च-आयामी डेटा को निचले आयाम तक कम कर देता है।
StandardScaler().fit_transform(data)	स्टैंडर्डस्केलर का उपयोग डेटा को 0 के माध्य और 1 के मानक विचलन पर स्केल करके सामान्य करने के लिए किया जाता है, जो पीसीए के लिए आवश्यक है।
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	यूलर कोणों का उपयोग करके 3डी रोटेशन परिवर्तन बनाता है। यहां, 'xyz' घूर्णन क्रम निर्दिष्ट करता है, और कोण डिग्री में प्रदान किए जाते हैं।
rotation.apply(row)	यह डेटा की दी गई पंक्ति पर पहले से परिभाषित रोटेशन परिवर्तन को लागू करता है, जो मोशन कैप्चर डेटा को कैलिब्रेट करने के लिए महत्वपूर्ण है।
ax.scatter()	3D स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह आयामीता में कमी के बाद प्रमुख घटकों की कल्पना करने के लिए डेटा बिंदुओं को 3डी विमान पर रखता है।
np.unique(labels)	डेटासेट से अद्वितीय जेस्चर लेबल निकालता है। प्लॉटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए डेटा बिंदुओं को समूहीकृत करते समय यह महत्वपूर्ण है।
data.drop(['label'], axis=1)	डेटासेट से निर्दिष्ट कॉलम ('लेबल') को हटा देता है, केवल पीसीए इनपुट के लिए सुविधाओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
pd.concat(data, ignore_index=True)	एकाधिक डेटाफ़्रेम को एक बड़े डेटाफ़्रेम में मर्ज करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि इंडेक्स को रीसेट करके कोई इंडेक्स टकराव न हो।
fig.add_subplot(111, projection='3d')	पीसीए परिणामों में तीन प्रमुख घटकों के विज़ुअलाइज़ेशन की अनुमति देते हुए, मैटप्लोटलिब चित्र में एक 3डी प्लॉट जोड़ता है।
groupby(['label']).mean()	डेटा को लेबल के आधार पर समूहित करता है और प्रत्येक समूह के लिए माध्य की गणना करता है। यह इशारों की पुनरावृत्ति को एकल प्रतिनिधि बिंदुओं में सारांशित करता है।

सेंसर कैलिब्रेशन और पीसीए क्लस्टरिंग मिसलिग्न्मेंट को कैसे ठीक करते हैं

इस समाधान में, स्क्रिप्ट का लक्ष्य उस समस्या का समाधान करना है जहां नया रिकॉर्ड किया गया हाथ गति डेटा पीसीए स्पेस में पिछले इशारों के साथ संरेखित नहीं होता है। समस्या इसलिए उत्पन्न होती है क्योंकि (पीसीए) मानता है कि इनपुट डेटा सामान्यीकृत, सुसंगत और अच्छी तरह से पूर्व-संसाधित है। असंगत सेंसर अंशांकन या अनुचित स्केलिंग से पीसीए प्लॉट हो सकते हैं जो एकीकृत क्लस्टर के बजाय अलग-अलग क्लस्टर दिखाते हैं। पहली स्क्रिप्ट उचित डेटा प्रीप्रोसेसिंग और पीसीए कार्यान्वयन पर केंद्रित है, जबकि दूसरी स्क्रिप्ट समय श्रृंखला डेटा को संरेखित करने के लिए सेंसर अंशांकन का परिचय देती है।

आरंभ करने के लिए, पहली स्क्रिप्ट एकाधिक फ़ाइलों से मोशन कैप्चर डेटा को एक डेटासेट में लोड करती है। स्थितिगत और घूर्णी सेंसर मूल्यों को एक समान पैमाने पर सामान्य करने के लिए लागू किया जाता है। स्केलिंग यह सुनिश्चित करती है कि बड़ी संख्यात्मक श्रेणियों वाली विशेषताएं पीसीए पर हावी न हों, जो केवल भिन्नता पर विचार करती है। उदाहरण के लिए, यदि एक अक्ष 0-10 के बीच डेटा रिकॉर्ड करता है जबकि दूसरा 0-0.1 के बीच रिकॉर्ड करता है, तो पीसीए गलत तरीके से मान सकता है कि पूर्व अधिक महत्वपूर्ण है। सामान्यीकरण के बाद, पीसीए डेटासेट को तीन मुख्य घटकों में कम कर देता है, जिससे उच्च-आयामी डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण सरल हो जाता है।

विज़ुअलाइज़ेशन भाग पीसीए परिणाम प्रदर्शित करने के लिए 3डी स्कैटर प्लॉट का उपयोग करता है। स्क्रिप्ट जेस्चर लेबल द्वारा डेटा को समूहित करती है और सारांश बिंदु बनाने के लिए प्रत्येक समूह के माध्य की गणना करती है। उदाहरण के लिए, एक "तरंग" इशारे की 10 पुनरावृत्तियों को एक एकल 3डी समन्वय में संक्षेपित किया जाता है, जिससे समूहों की पहचान करना आसान हो जाता है। यदि मूल और नया डेटा सही ढंग से संरेखित होता है, तो प्रत्येक इशारा 20 बिंदुओं का एक एकल क्लस्टर बनाएगा। हालाँकि, जैसा कि समस्या से पता चलता है, वे वर्तमान में दो समूहों में विभाजित हो गए हैं, जो गलत संरेखण का संकेत देता है। इस परिणाम से पता चलता है कि अकेले स्केलिंग से समस्या का समाधान नहीं हो सकता है, जिससे सेंसर अंशांकन की आवश्यकता होगी।

दूसरी स्क्रिप्ट रोटेशन परिवर्तनों का उपयोग करके अंशांकन चरण का परिचय देती है। उदाहरण के लिए, यदि सेंसर ने 5-डिग्री गलत संरेखण के साथ "मुट्ठी" इशारा रिकॉर्ड किया है, तो यह स्क्रिप्ट डेटा को पुन: संरेखित करने के लिए एक परिवर्तन लागू करती है। यूलर कोणों का उपयोग करके, कोड मूल संदर्भ स्थान से मेल खाने के लिए स्थितीय और घूर्णी मानों को घुमाता है। यह पुनर्संरेखण पीसीए को पुराने और नए दोनों इशारों को एक ही समूह के हिस्से के रूप में देखने में मदद करता है, जिससे 3डी प्लॉट में एकीकृत क्लस्टर बनते हैं। स्केलिंग, पीसीए और कैलिब्रेशन का संयुक्त उपयोग डेटा स्थिरता सुनिश्चित करता है और विज़ुअलाइज़ेशन सटीकता में सुधार करता है। उचित प्रीप्रोसेसिंग, जैसा कि यहां दिखाया गया है, क्लस्टरिंग मुद्दों को हल करने और विश्वसनीय विश्लेषण प्राप्त करने की कुंजी है। ✨

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# Load datasets
def load_data(file_paths):
    data = []
    for path in file_paths:
        df = pd.read_csv(path)
        data.append(df)
    return pd.concat(data, ignore_index=True)
# Preprocess data with optimized scaling
def preprocess_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    return scaled_data
# Apply PCA
def apply_pca(scaled_data, n_components=3):
    pca = PCA(n_components=n_components)
    principal_components = pca.fit_transform(scaled_data)
    return principal_components, pca
# Visualize PCA results
def plot_pca_results(pca_data, labels):
    fig = plt.figure(figsize=(10,8))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    for label in np.unique(labels):
        indices = labels == label
        ax.scatter(pca_data[indices, 0],
                   pca_data[indices, 1],
                   pca_data[indices, 2],
                   label=f'Gesture {label}')
    ax.set_xlabel('PC1')
    ax.set_ylabel('PC2')
    ax.set_zlabel('PC3')
    ax.legend()
    plt.show()
# Main function
if __name__ == "__main__":
    file_paths = ['gesture_set1.csv', 'gesture_set2.csv']
    data = load_data(file_paths)
    features = data.drop(['label'], axis=1)
    labels = data['label'].values
    scaled_data = preprocess_data(features)
    pca_data, _ = apply_pca(scaled_data)
    plot_pca_results(pca_data, labels)

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# Function to apply sensor calibration
def calibrate_sensor_data(data):
    rotation = R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)  # Example rotation
    calibrated_data = []
    for row in data:
        rotated_row = rotation.apply(row)
        calibrated_data.append(rotated_row)
    return np.array(calibrated_data)
# Preprocess data
def preprocess_and_calibrate(df):
    features = df[['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']].values
    calibrated_features = calibrate_sensor_data(features)
    return pd.DataFrame(calibrated_features, columns=['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("gesture_data.csv")
    calibrated_df = preprocess_and_calibrate(df)
    print("Calibrated data:\n", calibrated_df.head())

सटीक पीसीए विश्लेषण के लिए डेटा संगति सुनिश्चित करना

जब साथ काम कर रहे हों हाथ के इशारों की तरह, रिकॉर्डिंग में डेटा स्थिरता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। एक अक्सर अनदेखा किया जाने वाला कारक वह वातावरण है जिसमें डेटा कैप्चर किया जाता है। बाहरी स्थितियाँ, जैसे सेंसर प्लेसमेंट या परिवेश के तापमान में मामूली बदलाव, इस बात को प्रभावित कर सकते हैं कि सेंसर किस प्रकार स्थितिगत और घूर्णी मान एकत्र करते हैं। यह सूक्ष्म परिवर्तनशीलता पीसीए स्पेस में गलत संरेखण का कारण बन सकती है, जिससे प्रतीत होता है कि समान इशारों के लिए अलग-अलग क्लस्टर बन सकते हैं। उदाहरण के लिए, अलग-अलग समय पर एक ही तरंग संकेत को रिकॉर्ड करने से बाहरी कारकों के कारण डेटासेट थोड़ा स्थानांतरित हो सकता है।

इस समस्या को कम करने के लिए, आप संरेखण तकनीकें लागू कर सकते हैं, जैसे डायनेमिक टाइम वॉरपिंग (डीटीडब्ल्यू) या प्रोक्रस्टेस विश्लेषण। DTW दो अनुक्रमों के बीच अंतर को कम करके समय-श्रृंखला डेटा की तुलना और संरेखित करने में मदद करता है। इस बीच, प्रोक्रस्टेस विश्लेषण एक डेटासेट को दूसरे के साथ संरेखित करने के लिए स्केलिंग, रोटेशन और अनुवाद जैसे परिवर्तनों को लागू करता है। ये विधियाँ यह सुनिश्चित करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं कि नई रिकॉर्डिंग लागू करने से पहले मूल संदर्भ इशारों के साथ निकटता से संरेखित हो . स्केलिंग के साथ ऐसी प्रीप्रोसेसिंग का संयोजन पीसीए स्पेस में जेस्चर क्लस्टर का एकीकृत प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है।

इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग तकनीक जैसे जेस्चर डेटा की मजबूती को बढ़ा सकता है। ऑटोएनकोडर तंत्रिका नेटवर्क हैं जिन्हें इनपुट डेटा का पुनर्निर्माण करते समय आयामीता को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मूल डेटा पर एक ऑटोएनकोडर को प्रशिक्षित करके, आप नए इशारों को एक साझा अव्यक्त स्थान में मैप कर सकते हैं, सेंसर गलत संरेखण की परवाह किए बिना स्थिरता सुनिश्चित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, तरंग इशारों पर प्रशिक्षण के बाद, ऑटोएनकोडर क्लस्टरिंग मिसलिग्न्मेंट समस्या को प्रभावी ढंग से हल करते हुए, उसी क्लस्टर में नई तरंग रिकॉर्डिंग को सटीक रूप से रखेगा। 🚀

1. पीसीए क्या है और इसका उपयोग मोशन कैप्चर डेटा के लिए क्यों किया जाता है?
2. पीसीए, या , का उपयोग उच्च-आयामी डेटा की आयामीता को कम करने के लिए किया जाता है। मोशन कैप्चर के लिए, यह अधिकांश भिन्नता को बनाए रखते हुए जटिल स्थितिगत और घूर्णी मूल्यों को सुविधाओं के एक छोटे सेट में सरल बनाता है।
3. पीसीए प्लॉट्स में मेरे जेस्चर अलग-अलग क्लस्टर क्यों बनाते हैं?
4. यह समस्या अक्सर असंगत प्रीप्रोसेसिंग, जैसे अनुचित स्केलिंग या के कारण उत्पन्न होती है . गलत संरेखित सेंसर के परिणामस्वरूप स्थितिगत मानों में मामूली अंतर हो सकता है, जिससे अलग-अलग क्लस्टर बन सकते हैं।
5. मैं नए मोशन कैप्चर डेटा को मूल डेटा के साथ कैसे संरेखित कर सकता हूं?
6. आप जैसे परिवर्तनों का उपयोग कर सकते हैं या पीसीए स्पेस में स्थिरता सुनिश्चित करते हुए, संदर्भ इशारों के साथ नए डेटासेट को संरेखित करना।
7. पीसीए परिणामों में स्केलिंग की क्या भूमिका है?
8. स्केलिंग यह सुनिश्चित करती है कि सभी सुविधाओं का उनके मूल्यों को मानकीकृत करके समान महत्व है। का उपयोग करते हुए बड़ी संख्यात्मक श्रेणियों वाली सुविधाओं के प्रभुत्व से बचने में मदद करता है।
9. क्या ऑटोएन्कोडर्स गति डेटा में क्लस्टरिंग समस्याओं को हल करने में मदद कर सकते हैं?
10. हां, ऑटोएन्कोडर्स डेटा को साझा अव्यक्त स्थान पर मैप करते हैं। मूल डेटा पर एक ऑटोएनकोडर को प्रशिक्षित करने से यह नई रिकॉर्डिंग को संरेखित करने की अनुमति देता है, जिससे पीसीए प्लॉट्स में एकीकृत क्लस्टर तैयार होते हैं।

जब पीसीए को मोशन कैप्चर डेटा पर लागू किया जाता है, तो यह उच्च-आयामी रिकॉर्डिंग, जैसे हाथ के इशारों, को 3डी स्पेस में सरल बना देता है। हालाँकि, असंगत स्केलिंग या सेंसर संरेखण अक्सर नई रिकॉर्डिंग से डेटा को अलग क्लस्टर के रूप में प्रदर्शित करने का कारण बनता है। उदाहरण के लिए, यदि अंशांकन के दौरान सेंसर बहाव करते हैं तो दो समान "तरंग" इशारे अलग-अलग समूहों में विभाजित हो सकते हैं। 🧤

इस मुद्दे को संबोधित करने में मानकीकरण, गतिशील संरेखण (जैसे प्रोक्रस्टेस विश्लेषण), और लगातार स्केलिंग तकनीकों सहित मजबूत प्रीप्रोसेसिंग चरणों को लागू करना शामिल है। उचित अंशांकन और प्रीप्रोसेसिंग के साथ, पीसीए परिणाम एक एकीकृत विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान कर सकते हैं जहां समान इशारों को अपेक्षित रूप से क्लस्टर किया जाता है, जिससे सटीक और व्यावहारिक विश्लेषण सुनिश्चित होता है। 🚀