Menyelesaikan Isu Pengelompokan PCA dalam Data Tangkapan Gerakan Siri Masa

Memahami Percanggahan Pengelompokan PCA dalam Data Tangkapan Pergerakan

Bayangkan menggunakan a sarung tangan pintar untuk menangkap pergerakan rumit tangan anda dan kemudian mendapati bahawa corak tidak sejajar seperti yang diharapkan selepas menjalankan analisis PCA. Ia mengecewakan, terutamanya apabila matlamat anda adalah untuk mengurangkan kerumitan data gerakan siri masa sambil mengekalkan strukturnya.

Dalam kes saya, saya merakam gerak isyarat tangan menggunakan sarung tangan yang dilengkapi dengan penderia yang menjejaki nilai kedudukan dan putaran. Selepas menggunakan PCA untuk mengurangkan dimensi data ini, saya memplotkannya untuk menggambarkan kelompok bagi setiap gerak isyarat. Jangkaan? Kelompok yang jelas dan bersatu menunjukkan kedua-dua rakaman lama dan baharu bertindih dengan lancar.

Walau bagaimanapun, hasilnya membingungkan. Daripada 20 mata bersatu (10 daripada data lama dan 10 daripada data baharu), plot PCA dipaparkan dua kluster yang berasingan untuk setiap gerak isyarat. Ia kelihatan seolah-olah gerak isyarat telah berubah sepenuhnya, walaupun sama. Tingkah laku yang tidak dijangka ini menimbulkan persoalan penting tentang penskalaan data, ketekalan sensor dan kaedah prapemprosesan. 🧐

Jika anda pernah bekerja dengan tangkapan gerakan atau set data berasaskan penderia, anda mungkin berkaitan dengan isu ini. Ketidakkonsistenan kecil dalam prapemprosesan atau penentukuran boleh menyebabkan penyelewengan besar-besaran dalam ruang PCA. Mari kita bongkar perkara yang boleh menyebabkan kluster berasingan ini dan terokai penyelesaian yang berpotensi untuk menjajarkan data tangkapan gerakan anda dengan berkesan.

Cara Penentukuran Penderia dan PCA Membetulkan Keselewengan Pengelompokan

Dalam penyelesaian ini, skrip bertujuan untuk menangani isu di mana data gerakan tangan yang baru direkodkan tidak sejajar dengan gerak isyarat sebelumnya dalam ruang PCA. Masalah timbul kerana Analisis Komponen Utama (PCA) menganggap bahawa data input dinormalisasi, konsisten dan diproses dengan baik. Penentukuran sensor yang tidak konsisten atau penskalaan yang tidak betul boleh membawa kepada plot PCA yang menunjukkan gugusan yang berasingan dan bukannya yang disatukan. Skrip pertama memfokuskan pada prapemprosesan data yang betul dan pelaksanaan PCA, manakala skrip kedua memperkenalkan penentukuran sensor untuk menjajarkan data siri masa.

Untuk bermula, skrip pertama memuatkan data tangkapan gerakan daripada berbilang fail ke dalam set data tunggal. The StandardScaler digunakan untuk menormalkan nilai sensor kedudukan dan putaran kepada skala seragam. Penskalaan memastikan bahawa ciri dengan julat berangka yang lebih besar tidak menguasai PCA, yang hanya mempertimbangkan varians. Sebagai contoh, jika satu paksi merekodkan data antara 0-10 manakala satu lagi merekodkan 0-0.1, PCA mungkin tersilap menganggap yang pertama adalah lebih penting. Selepas penormalan, PCA mengurangkan set data kepada tiga komponen utama, memudahkan visualisasi dan analisis data berdimensi tinggi.

Bahagian visualisasi menggunakan plot serakan 3D untuk memaparkan hasil PCA. Skrip mengumpulkan data mengikut label gerak isyarat dan mengira min setiap kumpulan untuk membuat titik ringkasan. Sebagai contoh, 10 ulangan gerak isyarat "gelombang" diringkaskan menjadi koordinat 3D tunggal, menjadikannya lebih mudah untuk mengenal pasti kelompok. Jika data asal dan baharu diselaraskan dengan betul, setiap gerak isyarat akan membentuk gugusan tunggal 20 mata. Walau bagaimanapun, seperti yang dicadangkan oleh isu itu, mereka kini berpecah kepada dua kelompok, menunjukkan salah jajaran. Keputusan ini menunjukkan bahawa penskalaan sahaja mungkin tidak menyelesaikan isu, yang membawa kepada keperluan untuk penentukuran sensor.

Skrip kedua memperkenalkan langkah penentukuran menggunakan transformasi putaran. Sebagai contoh, jika penderia merekodkan gerak isyarat "penumbuk" dengan penjajaran 5 darjah, skrip ini menggunakan transformasi untuk menjajarkan semula data. Dengan menggunakan sudut Euler, kod memutarkan nilai kedudukan dan putaran agar sepadan dengan ruang rujukan asal. Penjajaran semula ini membantu PCA melihat kedua-dua gerak isyarat lama dan baharu sebagai sebahagian daripada kumpulan yang sama, mewujudkan gugusan bersatu dalam plot 3D. Penggunaan gabungan penskalaan, PCA dan penentukuran memastikan ketekalan data dan meningkatkan ketepatan visualisasi. Prapemprosesan yang betul, seperti yang ditunjukkan di sini, adalah kunci untuk menyelesaikan isu pengelompokan dan mencapai analisis yang boleh dipercayai. ✨

# 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())

Memastikan Ketekalan Data untuk Analisis PCA yang Tepat

Apabila bekerja dengan data tangkapan gerakan seperti gerak isyarat tangan, memastikan ketekalan data merentas rakaman adalah penting. Satu faktor yang sering diabaikan ialah persekitaran di mana data ditangkap. Keadaan luaran, seperti perubahan sedikit dalam peletakan penderia atau suhu ambien, boleh mempengaruhi cara penderia mengumpul nilai kedudukan dan putaran. Kebolehubahan halus ini boleh menyebabkan salah jajaran dalam ruang PCA, yang membawa kepada kelompok yang berasingan untuk gerak isyarat yang kelihatan sama. Contohnya, merakam gerak isyarat gelombang yang sama pada masa yang berbeza mungkin menghasilkan set data berubah sedikit disebabkan oleh faktor luaran.

Untuk mengurangkan isu ini, anda boleh menggunakan teknik penjajaran, seperti dynamic time warping (DTW) atau analisis Procrustes. DTW membantu membandingkan dan menjajarkan data siri masa dengan meminimumkan perbezaan antara dua jujukan. Sementara itu, analisis Procrustes menggunakan transformasi seperti penskalaan, putaran dan terjemahan untuk menjajarkan satu set data dengan yang lain. Kaedah ini amat berguna untuk memastikan rakaman baharu sejajar rapat dengan gerak isyarat rujukan asal sebelum menggunakan Analisis Komponen Utama. Menggabungkan prapemprosesan sedemikian dengan penskalaan memastikan perwakilan bersatu gugusan gerak isyarat dalam ruang PCA.

Selain itu, teknik pembelajaran mesin seperti pengekod auto boleh meningkatkan keteguhan data gerak isyarat. Autoencoders ialah rangkaian saraf yang direka untuk mengurangkan dimensi semasa membina semula data input. Dengan melatih pengekod auto pada data asal, anda boleh memetakan gerak isyarat baharu ke dalam ruang terpendam yang dikongsi, memastikan konsistensi tanpa mengira salah penjajaran penderia. Sebagai contoh, selepas latihan tentang gerak isyarat gelombang, pengekod automatik akan meletakkan rakaman gelombang baharu dengan tepat dalam kelompok yang sama, menyelesaikan isu salah jajaran kelompok dengan berkesan. 🚀