PCA-fürtözési problémák megoldása az idősoros mozgásrögzítési adatokban

A mozgásrögzítési adatok PCA klaszterezési eltéréseinek megértése

Képzelje el, hogy a okos kesztyű hogy rögzítse a keze bonyolult mozgásait, majd megállapítsa, hogy a minták nem a várt módon illeszkednek a PCA elemzés futtatása után. Ez frusztráló, különösen akkor, ha a cél az idősorok mozgási adatainak összetettségének csökkentése, miközben megőrzi azok szerkezetét.

Az én esetemben a kézmozdulatokat olyan érzékelőkkel felszerelt kesztyűvel rögzítettem, amelyek a pozíció- és forgásértékeket követik. Miután PCA-t alkalmaztam ezen adatok méretének csökkentésére, megrajzoltam, hogy az egyes gesztusokhoz klasztereket jelenítsen meg. Az elvárás? Tiszta, egységes klaszterek, amelyek a régi és az új felvételeket egyaránt zökkenőmentesen átfedik egymást.

Az eredmény azonban elgondolkodtató volt. 20 egységes pont helyett (10 a régi adatokból és 10 az új adatokból) a PCA diagram jelenik meg két különálló klaszter minden egyes gesztushoz. Úgy tűnt, a gesztusok teljesen megváltoztak, annak ellenére, hogy azonosak. Ez a váratlan viselkedés döntő kérdéseket vetett fel az adatskálázással, az érzékelők konzisztenciájával és az előfeldolgozási módszerekkel kapcsolatban. 🧐

Ha valaha is dolgozott mozgásrögzítéssel vagy szenzoralapú adatkészletekkel, akkor lehet, hogy kapcsolatba kerül ezzel a problémával. Az előfeldolgozás vagy kalibrálás kis inkonzisztenciái hatalmas eltéréseket okozhatnak a PCA térben. Fejtsük fel, mi okozhatja ezeket a különálló klasztereket, és fedezzük fel a lehetséges megoldásokat a mozgásrögzítési adatok hatékony összehangolására.

Hogyan javítja ki az érzékelő kalibrálása és a PCA a klaszterezési eltérést

Ebben a megoldásban a szkriptek azt a problémát kívánják megoldani, hogy az újonnan rögzített kézmozgási adatok nem illeszkednek a PCA térben végzett korábbi gesztusokhoz. A probléma azért adódik, mert Főkomponens-elemzés (PCA) feltételezi, hogy a bemeneti adatok normalizáltak, konzisztensek és jól előfeldolgozottak. Az inkonzisztens szenzorkalibráció vagy a helytelen skálázás olyan PCA-grafikonokhoz vezethet, amelyek egyesített klaszterek helyett különálló klasztereket mutatnak. Az első szkript az adatok megfelelő előfeldolgozására és a PCA megvalósítására összpontosít, míg a második szkript bevezeti az érzékelő kalibrálását az idősorok adatainak összehangolására.

Kezdésként az első szkript több fájlból tölti be a mozgásrögzítési adatokat egyetlen adatkészletbe. A StandardScaler a helyzet- és forgásérzékelő értékek egységes skálára történő normalizálására szolgál. A méretezés biztosítja, hogy a nagyobb numerikus tartományú jellemzők ne uralják a PCA-t, amely csak a varianciát veszi figyelembe. Például, ha az egyik tengely 0-10 között rögzít adatokat, míg a másik 0-0,1, akkor a PCA tévesen feltételezheti, hogy az előbbi jelentősebb. A normalizálás után a PCA három fő összetevőre redukálja az adatkészletet, leegyszerűsítve a nagy dimenziós adatok megjelenítését és elemzését.

A vizualizációs rész 3D szórásdiagramot használ a PCA eredmények megjelenítéséhez. A szkript gesztuscímkék szerint csoportosítja az adatokat, és kiszámítja az egyes csoportok átlagát összegző pontok létrehozásához. Például egy "hullám" gesztus 10 ismétlődése egyetlen 3D koordinátában összegződik, ami megkönnyíti a klaszterek azonosítását. Ha az eredeti és az új adat helyesen illeszkedik, minden gesztus egyetlen 20 pontból álló klasztert alkotna. Azonban, amint azt a probléma is sugallja, jelenleg két klaszterre oszlanak, jelezve az illesztési eltérést. Ez az eredmény azt jelenti, hogy a méretezés önmagában nem oldja meg a problémát, ami az érzékelő kalibrálásának szükségességét eredményezi.

A második szkript bevezet egy kalibrációs lépést, amely rotációs transzformációkat használ. Például, ha az érzékelő egy „ököl” mozdulatot rögzített 5 fokos eltolódással, akkor ez a szkript transzformációt alkalmaz az adatok újraigazításához. Az Euler-szögek használatával a kód elforgatja a pozíciós és elforgatási értékeket, hogy megfeleljen az eredeti referenciatérnek. Ez az átrendezés segít a PCA-nak abban, hogy a régi és az új gesztusokat is ugyanannak a csoportnak a részeként lássa, egységes klasztereket hozva létre a 3D-s tervben. A méretezés, a PCA és a kalibráció kombinált használata biztosítja az adatok konzisztenciáját és javítja a megjelenítési pontosságot. A megfelelő előfeldolgozás, amint az itt látható, kulcsfontosságú a klaszterezési problémák megoldásához és a megbízható elemzéshez. ✨

# 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())

Adatkonzisztencia biztosítása a pontos PCA-elemzés érdekében

Amikor dolgozik mozgásrögzítési adatok A kézmozdulatokhoz hasonlóan a felvételek közötti adatkonzisztencia biztosítása kritikus fontosságú. Az egyik gyakran figyelmen kívül hagyott tényező az adatok rögzítésének környezete. A külső körülmények, például az érzékelő elhelyezésének vagy a környezeti hőmérsékletnek a csekély változásai befolyásolhatják, hogy az érzékelők hogyan gyűjtik a helyzeti és forgási értékeket. Ez a finom változékonyság eltolódást okozhat a PCA-térben, ami külön klaszterekhez vezethet a látszólag azonos gesztusok számára. Például ugyanazon hullámmozdulat különböző időpontokban történő rögzítése külső tényezők miatt kissé eltolt adatkészleteket eredményezhet.

A probléma enyhítésére alkalmazhat igazítási technikákat, például dinamikus idővetemítést (DTW) vagy Procrustes-elemzést. A DTW segít az idősoros adatok összehasonlításában és összehangolásában a két sorozat közötti különbségek minimalizálásával. Eközben a Procrustes-elemzés olyan átalakításokat alkalmaz, mint a méretezés, az elforgatás és a fordítás, hogy az egyik adatkészletet a másikhoz igazítsa. Ezek a módszerek különösen hasznosak annak biztosítására, hogy az új felvételek alkalmazása előtt szorosan illeszkedjenek az eredeti referencia gesztusokhoz Főkomponens-elemzés. Az ilyen előfeldolgozás skálázással kombinálva biztosítja a gesztusklaszterek egységes ábrázolását a PCA térben.

Ezenkívül a gépi tanulási technikák, mint pl automatikus kódolók növelheti a gesztusadatok robusztusságát. Az automatikus kódolók olyan neurális hálózatok, amelyek célja a dimenziók csökkentése a bemeneti adatok rekonstrukciója során. Ha egy automatikus kódolót betanít az eredeti adatokra, új gesztusokat képezhet egy megosztott látens térbe, biztosítva a konzisztenciát az érzékelő eltolódásától függetlenül. Például a hullámgesztusok betanítása után az autoencoder pontosan elhelyezi az új hullámfelvételeket ugyanabba a klaszterbe, hatékonyan megoldva a klaszterezési hibás elrendezés problémáját. 🚀