PCA-klusterointiongelmien ratkaiseminen aikasarjaliikenteessä

Liikekaappaustietojen PCA-klusterointierojen ymmärtäminen

Kuvittele käyttäväsi a älykäs käsine tallentaa kätesi monimutkaiset liikkeet ja huomaa sitten, että kuviot eivät ole odotetusti kohdakkain PCA-analyysin suorittamisen jälkeen. Se on turhauttavaa, varsinkin kun tavoitteesi on vähentää aikasarjan liikedatan monimutkaisuutta säilyttäen samalla sen rakenteen.

Minun tapauksessani nauhoitin käsieleitä hansikkaalla, joka oli varustettu antureilla, jotka seuraavat paikka- ja pyörimisarvoja. Kun olen soveltanut PCA:ta näiden tietojen mittojen pienentämiseen, piirsin sen visualisoimaan klustereita jokaiselle eleelle. Odotus? Selkeät, yhtenäiset klusterit, joissa sekä vanhat että uudet tallenteet menevät päällekkäin saumattomasti.

Tulos oli kuitenkin hämmentävä. 20 yhtenäisen pisteen (10 vanhoista tiedoista ja 10 uusista tiedoista) sijasta PCA-kaavio näytetään kaksi erillistä klusteria jokaiselle eleelle. Näytti siltä, ​​että eleet olivat muuttuneet täysin, vaikka ne olivat identtisiä. Tämä odottamaton käyttäytyminen herätti ratkaisevia kysymyksiä tiedon skaalauksesta, anturin johdonmukaisuudesta ja esikäsittelymenetelmistä. 🧐

Jos olet koskaan työskennellyt liikkeenkaappaus- tai anturipohjaisten tietojoukkojen parissa, saatat liittyä tähän ongelmaan. Pienet epäjohdonmukaisuudet esikäsittelyssä tai kalibroinnissa voivat aiheuttaa valtavia poikkeamia PCA-tilassa. Selvitetään, mikä voi aiheuttaa nämä erilliset klusterit, ja tutkitaan mahdollisia ratkaisuja liikkeenkaappaustietojen tehokkaaseen kohdistamiseen.

Kuinka anturin kalibrointi ja PCA korjaavat klusterointivirheitä

Tässä ratkaisussa komentosarjat pyrkivät ratkaisemaan ongelman, jossa äskettäin tallennetut käden liiketiedot eivät ole linjassa aiempien PCA-tilan eleiden kanssa. Ongelma syntyy, koska Pääkomponenttianalyysi (PCA) olettaa, että syöttödata on normalisoitua, johdonmukaista ja hyvin esikäsiteltyä. Epäjohdonmukainen anturin kalibrointi tai virheellinen skaalaus voi johtaa PCA-kaavioihin, jotka näyttävät erilliset klusterit yhtenäisten sijaan. Ensimmäinen komentosarja keskittyy asianmukaiseen tietojen esikäsittelyyn ja PCA-toteutukseen, kun taas toinen komentosarja esittelee anturin kalibroinnin aikasarjatietojen kohdistamiseksi.

Aluksi ensimmäinen komentosarja lataa liikkeenkaappaustiedot useista tiedostoista yhdeksi tietojoukoksi. The StandardScaler käytetään normalisoimaan sijainti- ja pyörimisanturiarvot tasaiselle asteikolle. Skaalaus varmistaa, että ominaisuudet, joilla on suurempi numeerinen alue, eivät hallitse PCA:ta, joka ottaa huomioon vain varianssin. Jos esimerkiksi yksi akseli tallentaa dataa välillä 0-10 ja toinen 0-0,1, PCA saattaa virheellisesti olettaa, että edellinen on tärkeämpi. Normalisoinnin jälkeen PCA pienentää tietojoukon kolmeen pääkomponenttiin, mikä yksinkertaistaa korkeaulotteisen datan visualisointia ja analysointia.

Visualisointiosa käyttää 3D-sirontakuvaajaa PCA-tulosten näyttämiseen. Skripti ryhmittelee tiedot eletunnisteiden mukaan ja laskee kunkin ryhmän keskiarvon yhteenvetopisteiden luomiseksi. Esimerkiksi "aalto"-eleen 10 toistoa kootaan yhteen 3D-koordinaattiin, mikä helpottaa klustereiden tunnistamista. Jos alkuperäinen ja uusi data kohdistetaan oikein, jokainen ele muodostaisi yhden 20 pisteen klusterin. Kuten ongelma kuitenkin ehdottaa, ne jakautuvat tällä hetkellä kahteen klusteriin, mikä osoittaa virheellisen kohdistuksen. Tämä tulos viittaa siihen, että skaalaus yksin ei välttämättä ratkaise ongelmaa, mikä johtaa anturin kalibroinnin tarpeeseen.

Toinen komentosarja esittelee kalibrointivaiheen käyttämällä rotaatiomuunnoksia. Jos anturi esimerkiksi tallensi "nyrkki"-eleen 5 asteen kohdistusvirheellä, tämä komentosarja käyttää muutosta tietojen kohdistamiseksi uudelleen. Käyttämällä Euler-kulmia koodi kiertää sijainti- ja rotaatioarvoja vastaamaan alkuperäistä referenssiavaruutta. Tämä uudelleenkohdistus auttaa PCA:ta näkemään sekä vanhat että uudet eleet osana samaa ryhmää, mikä luo yhtenäisiä klustereita 3D-kuvaan. Skaalauksen, PCA:n ja kalibroinnin yhdistetty käyttö varmistaa tietojen johdonmukaisuuden ja parantaa visualisoinnin tarkkuutta. Asianmukainen esikäsittely, kuten tässä näkyy, on avainasemassa klusterointiongelmien ratkaisemisessa ja luotettavan analyysin saavuttamisessa. ✨

# 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())

Tietojen johdonmukaisuuden varmistaminen tarkkaa PCA-analyysiä varten

Kun työskentelet liikkeenkaappaustiedot Kuten käsieleet, tietojen johdonmukaisuuden varmistaminen tallennuksissa on erittäin tärkeää. Yksi usein huomiotta jätetty tekijä on ympäristö, jossa tietoja kerätään. Ulkoiset olosuhteet, kuten pienet muutokset anturin sijainnissa tai ympäristön lämpötilassa, voivat vaikuttaa siihen, miten anturit keräävät sijainti- ja pyörimisarvoja. Tämä hienovarainen vaihtelu voi aiheuttaa virheellisen kohdistuksen PCA-tilassa, mikä johtaa erillisiin klustereihin näennäisesti identtisille eleille. Esimerkiksi saman aaltoeleen tallentaminen eri aikoina saattaa tuottaa hieman siirtyneitä tietojoukkoja ulkoisten tekijöiden vuoksi.

Voit lieventää tätä ongelmaa käyttämällä kohdistustekniikoita, kuten dynaamista aikavääristystä (DTW) tai Procrustes-analyysiä. DTW auttaa vertailemaan ja kohdistamaan aikasarjatietoja minimoimalla erot kahden sekvenssin välillä. Samaan aikaan Procrustes-analyysi soveltaa muunnoksia, kuten skaalausta, rotaatiota ja translaatiota, kohdistaakseen tietojoukon toiseen. Nämä menetelmät ovat erityisen hyödyllisiä sen varmistamiseksi, että uudet tallenteet ovat tiukasti linjassa alkuperäisten viiteeleiden kanssa ennen käyttöä Pääkomponenttianalyysi. Tällaisen esikäsittelyn yhdistäminen skaalaukseen varmistaa eleklustereiden yhtenäisen esityksen PCA-tilassa.

Lisäksi koneoppimistekniikat, kuten automaattiset kooderit voi parantaa eletietojen kestävyyttä. Autoenkooderit ovat neuroverkkoja, jotka on suunniteltu vähentämään dimensiota samalla kun syöttödataa rekonstruoidaan. Harjoittelemalla autoenkooderia alkuperäisiin tietoihin, voit kartoittaa uusia eleitä jaettuun piilevään tilaan, mikä varmistaa johdonmukaisuuden anturin kohdistusvirheistä huolimatta. Esimerkiksi aaltoeleiden harjoittamisen jälkeen autoenkooderi sijoittaisi uudet aaltotallenteet tarkasti samaan klusteriin, mikä ratkaisee klusterointivirheongelman tehokkaasti. 🚀