解决时间序列运动捕捉数据中的 PCA 聚类问题

解决运动捕捉数据 PCA 中的聚类差异

用于解决 PCA 错位问题的 Python 解决方案，包括缩放优化和预处理

# 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)

通过传感器校准对齐时间序列数据

基于 Python 的预处理解决方案，用于规范传感器未对准引起的不一致

# 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())

有关运动捕捉数据的 PCA 聚类的常见问题

1. 什么是 PCA？为什么将其用于运动捕捉数据？
2. 主成分分析，或 Principal Component Analysis，用于降低高维数据的维度。对于运动捕捉，它将复杂的位置和旋转值简化为较小的一组特征，同时保留大部分方差。
3. 为什么我的手势在 PCA 图中形成单独的簇？
4. 此问题通常是由于预处理不一致而引起的，例如缩放不当或 sensor calibration。未对准的传感器可能会导致位置值略有差异，从而导致单独的簇。
5. 如何将新的动作捕捉数据与原始数据对齐？
6. 您可以使用类似的转换 Procrustes analysis 或者 dynamic time warping (DTW) 将新数据集与参考手势对齐，确保 PCA 空间的一致性。
7. 缩放在 PCA 结果中起什么作用？
8. 缩放通过标准化其值来确保所有特征具有同等重要性。使用 StandardScaler 有助于避免数值范围较大的特征占主导地位。
9. 自动编码器可以帮助解决运动数据中的聚类问题吗？
10. 是的，自动编码器将数据映射到共享的潜在空间。在原始数据上训练自动编码器使其能够对齐新记录，在 PCA 图中生成统一的簇。

运动数据聚类问题的关键要点

当 PCA 应用于运动捕捉数据时，它将高维记录（例如手势）简化为 3D 空间。然而，不一致的缩放或传感器对齐通常会导致新记录中的数据显示为单独的簇。例如，如果传感器在校准期间发生漂移，则两个相同的“挥手”手势可能会分成不同的组。 🧤

解决这个问题需要应用强大的预处理步骤，包括标准化、动态对齐（如 Procrustes 分析）和一致的缩放技术。通过适当的校准和预处理，PCA 结果可以提供统一的可视化，其中相同的手势按预期聚集，确保分析准确且富有洞察力。 🚀