ટાઈમ સીરીઝ મોશન કેપ્ચર

Daniel Marino

શુક્રવાર, 3 જાન્યુઆરી, 2025 એ 05:58:54 PM વાગ્યે

મોશન કેપ્ચર ડેટામાં PCA ક્લસ્ટરિંગ વિસંગતતાઓને સમજવી

a નો ઉપયોગ કરીને કલ્પના કરો સ્માર્ટ હાથમોજું તમારા હાથની જટિલ હિલચાલને કેપ્ચર કરવા અને પછી તે શોધવા માટે કે PCA વિશ્લેષણ ચલાવ્યા પછી પેટર્ન અપેક્ષા મુજબ સંરેખિત થતી નથી. તે નિરાશાજનક છે, ખાસ કરીને જ્યારે તમારો ધ્યેય તેની સંરચનાને સાચવીને સમય શ્રેણી ગતિ ડેટાની જટિલતાને ઘટાડવાનો હોય.

મારા કિસ્સામાં, મેં સેન્સર્સથી સજ્જ ગ્લોવનો ઉપયોગ કરીને હાથના હાવભાવ રેકોર્ડ કર્યા છે જે સ્થિતિ અને રોટેશનલ મૂલ્યોને ટ્રૅક કરે છે. આ ડેટાના પરિમાણોને ઘટાડવા માટે PCA લાગુ કર્યા પછી, મેં દરેક હાવભાવ માટે ક્લસ્ટરોની કલ્પના કરવા માટે તેને કાવતરું કર્યું. અપેક્ષા? સ્પષ્ટ, એકીકૃત ક્લસ્ટરો જૂના અને નવા બંને રેકોર્ડિંગને એકીકૃત રીતે ઓવરલેપ થતા દર્શાવે છે.

જો કે, પરિણામ મૂંઝવણભર્યું હતું. 20 એકીકૃત બિંદુઓને બદલે (જૂના ડેટામાંથી 10 અને નવા ડેટામાંથી 10), PCA પ્લોટ પ્રદર્શિત થયો બે અલગ ક્લસ્ટરો દરેક હાવભાવ માટે. સમાન હોવા છતાં, હાવભાવ સંપૂર્ણપણે બદલાઈ ગયા હોય તેવું લાગતું હતું. આ અનપેક્ષિત વર્તને ડેટા સ્કેલિંગ, સેન્સર સુસંગતતા અને પ્રીપ્રોસેસિંગ પદ્ધતિઓ વિશે નિર્ણાયક પ્રશ્નો ઉભા કર્યા. 🧐

જો તમે ક્યારેય મોશન કેપ્ચર અથવા સેન્સર-આધારિત ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કર્યું હોય, તો તમે આ સમસ્યાથી સંબંધિત હોઈ શકો છો. પ્રીપ્રોસેસિંગ અથવા કેલિબ્રેશનમાં નાની અસંગતતાઓ PCA જગ્યામાં મોટા પાયે વિચલનોનું કારણ બની શકે છે. ચાલો આ અલગ ક્લસ્ટર્સનું કારણ શું હોઈ શકે તે શોધી કાઢીએ અને તમારા મોશન કેપ્ચર ડેટાને અસરકારક રીતે સંરેખિત કરવા માટે સંભવિત ઉકેલોનું અન્વેષણ કરીએ.

આદેશ	ઉપયોગનું ઉદાહરણ
from sklearn.decomposition import PCA	આ પ્રિન્સિપલ કમ્પોનન્ટ એનાલિસિસ (PCA) મોડ્યુલની આયાત કરે છે, જે શક્ય તેટલું વિચલન જાળવી રાખીને ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાને નીચા પરિમાણમાં ઘટાડે છે.
StandardScaler().fit_transform(data)	સ્ટાન્ડર્ડસ્કેલરનો ઉપયોગ ડેટાને 0 ની સરેરાશ અને 1 નું પ્રમાણભૂત વિચલન, જે પીસીએ માટે આવશ્યક છે તે માટે સ્કેલ કરીને તેને સામાન્ય બનાવવા માટે થાય છે.
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	યુલર એંગલનો ઉપયોગ કરીને 3D રોટેશન ટ્રાન્સફોર્મેશન બનાવે છે. અહીં, 'xyz' પરિભ્રમણ ક્રમને સ્પષ્ટ કરે છે, અને ખૂણાઓ ડિગ્રીમાં આપવામાં આવે છે.
rotation.apply(row)	આ ડેટાની આપેલ પંક્તિ પર અગાઉ વ્યાખ્યાયિત રોટેશન ટ્રાન્સફોર્મેશન લાગુ કરે છે, જે ગતિ કેપ્ચર ડેટાને માપાંકિત કરવા માટે નિર્ણાયક છે.
ax.scatter()	3D સ્કેટર પ્લોટ બનાવવા માટે વપરાય છે. તે પરિમાણીયતા ઘટાડા પછી મુખ્ય ઘટકોની કલ્પના કરવા માટે 3D પ્લેન પર ડેટા પોઈન્ટ મૂકે છે.
np.unique(labels)	ડેટાસેટમાંથી અનન્ય હાવભાવ લેબલ્સ કાઢે છે. પ્લોટિંગ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે ડેટા પોઈન્ટને જૂથબદ્ધ કરતી વખતે આ મહત્વપૂર્ણ છે.
data.drop(['label'], axis=1)	ડેટાસેટમાંથી ઉલ્લેખિત કૉલમ ('લેબલ') દૂર કરે છે, ફક્ત PCA ઇનપુટ માટેની સુવિધાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
pd.concat(data, ignore_index=True)	એક મોટી ડેટાફ્રેમમાં બહુવિધ ડેટાફ્રેમને મર્જ કરે છે, ઇન્ડેક્સ રીસેટ કરીને કોઈ ઇન્ડેક્સ તકરાર ન થાય તેની ખાતરી કરે છે.
fig.add_subplot(111, projection='3d')	Matplotlib આકૃતિમાં 3D પ્લોટ ઉમેરે છે, PCA પરિણામોમાં ત્રણ મુખ્ય ઘટકોના વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે પરવાનગી આપે છે.
groupby(['label']).mean()	લેબલ્સ દ્વારા ડેટાને જૂથબદ્ધ કરે છે અને દરેક જૂથ માટે સરેરાશની ગણતરી કરે છે. આ એકલ પ્રતિનિધિ બિંદુઓમાં હાવભાવના પુનરાવર્તનોનો સારાંશ આપે છે.

કેવી રીતે સેન્સર કેલિબ્રેશન અને પીસીએ ક્લસ્ટરિંગ મિસલાઈનમેન્ટને ઠીક કરે છે

આ સોલ્યુશનમાં, સ્ક્રિપ્ટ્સનો ઉદ્દેશ્ય એવા મુદ્દાને સંબોધિત કરવાનો છે જ્યાં નવો રેકોર્ડ કરાયેલ હેન્ડ મોશન ડેટા PCA સ્પેસમાં અગાઉના હાવભાવ સાથે સંરેખિત થતો નથી. સમસ્યા ઊભી થાય છે કારણ કે મુખ્ય ઘટક વિશ્લેષણ (PCA) ધારે છે કે ઇનપુટ ડેટા સામાન્ય, સુસંગત અને સારી રીતે પ્રીપ્રોસેસ કરેલ છે. અસંગત સેન્સર કેલિબ્રેશન અથવા અયોગ્ય સ્કેલિંગ PCA પ્લોટ તરફ દોરી શકે છે જે એકીકૃતને બદલે અલગ ક્લસ્ટરો દર્શાવે છે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ યોગ્ય ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને PCA અમલીકરણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જ્યારે બીજી સ્ક્રિપ્ટ સમય શ્રેણીના ડેટાને સંરેખિત કરવા માટે સેન્સર કેલિબ્રેશન રજૂ કરે છે.

શરૂ કરવા માટે, પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ બહુવિધ ફાઇલોમાંથી મોશન કેપ્ચર ડેટાને એક ડેટાસેટમાં લોડ કરે છે. આ સ્ટાન્ડર્ડસ્કેલર એક સમાન સ્કેલ પર સ્થિત અને રોટેશનલ સેન્સર મૂલ્યોને સામાન્ય બનાવવા માટે લાગુ કરવામાં આવે છે. સ્કેલિંગ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે મોટી સંખ્યાત્મક શ્રેણીઓ સાથેના લક્ષણો PCA પર પ્રભુત્વ ધરાવતા નથી, જે ફક્ત વિભિન્નતાને ધ્યાનમાં લે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો એક અક્ષ 0-10 ની વચ્ચેનો ડેટા રેકોર્ડ કરે છે જ્યારે બીજો 0-0.1 રેકોર્ડ કરે છે, તો PCA ખોટી રીતે માની શકે છે કે ભૂતપૂર્વ વધુ નોંધપાત્ર છે. નોર્મલાઇઝેશન પછી, PCA ડેટાસેટને ત્રણ મુખ્ય ઘટકોમાં ઘટાડે છે, ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાના વિઝ્યુલાઇઝેશન અને વિશ્લેષણને સરળ બનાવે છે.

વિઝ્યુલાઇઝેશન ભાગ PCA પરિણામો પ્રદર્શિત કરવા માટે 3D સ્કેટર પ્લોટનો ઉપયોગ કરે છે. સ્ક્રિપ્ટ હાવભાવ લેબલ્સ દ્વારા ડેટાને જૂથબદ્ધ કરે છે અને સારાંશ બિંદુઓ બનાવવા માટે દરેક જૂથના સરેરાશની ગણતરી કરે છે. દાખલા તરીકે, "તરંગ" હાવભાવના 10 પુનરાવર્તનોનો સારાંશ એક જ 3D કોઓર્ડિનેટમાં કરવામાં આવે છે, જે ક્લસ્ટરોને ઓળખવાનું સરળ બનાવે છે. જો મૂળ અને નવો ડેટા યોગ્ય રીતે સંરેખિત થાય, તો દરેક હાવભાવ 20 પોઈન્ટનું એક ક્લસ્ટર બનાવશે. જો કે, મુદ્દો સૂચવે છે તેમ, તેઓ હાલમાં બે ક્લસ્ટરમાં વિભાજિત છે, જે ખોટી ગોઠવણી સૂચવે છે. આ પરિણામ સૂચવે છે કે એકલા સ્કેલિંગ સમસ્યાને હલ કરી શકશે નહીં, જે સેન્સર કેલિબ્રેશનની જરૂરિયાત તરફ દોરી જાય છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ પરિભ્રમણ પરિવર્તનનો ઉપયોગ કરીને માપાંકન પગલું રજૂ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો સેન્સરે 5-ડિગ્રી ખોટી ગોઠવણી સાથે "મુઠ્ઠી" હાવભાવ રેકોર્ડ કર્યો હોય, તો આ સ્ક્રિપ્ટ ડેટાને ફરીથી ગોઠવવા માટે પરિવર્તન લાગુ કરે છે. યુલર એંગલનો ઉપયોગ કરીને, કોડ મૂળ સંદર્ભ જગ્યા સાથે મેચ કરવા માટે સ્થિતિકીય અને રોટેશનલ મૂલ્યોને ફેરવે છે. આ પુન: ગોઠવણી PCA ને 3D પ્લોટમાં એકીકૃત ક્લસ્ટર બનાવીને સમાન જૂથના ભાગ રૂપે જૂના અને નવા બંને હાવભાવ જોવામાં મદદ કરે છે. સ્કેલિંગ, પીસીએ અને કેલિબ્રેશનનો સંયુક્ત ઉપયોગ ડેટાની સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરે છે અને વિઝ્યુલાઇઝેશનની ચોકસાઈમાં સુધારો કરે છે. યોગ્ય પ્રીપ્રોસેસિંગ, અહીં બતાવ્યા પ્રમાણે, ક્લસ્ટરિંગ સમસ્યાઓ ઉકેલવા અને વિશ્વસનીય વિશ્લેષણ હાંસલ કરવાની ચાવી છે. ✨

મોશન કેપ્ચર ડેટા માટે PCA માં ક્લસ્ટરિંગ વિસંગતતાઓને સંબોધિત કરવી

સ્કેલિંગ ઓપ્ટિમાઈઝેશન અને પ્રીપ્રોસેસિંગ સહિત પીસીએ મિસલાઈનમેન્ટ મુદ્દાઓને ઉકેલવા માટે પાયથોન સોલ્યુશન

# 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)

સેન્સર કેલિબ્રેશન દ્વારા સમય શ્રેણી ડેટાને સંરેખિત કરવું

પાયથોન આધારિત પ્રીપ્રોસેસિંગ સોલ્યુશન સેન્સરની ખોટી ગોઠવણીને કારણે થતી અસંગતતાને સામાન્ય બનાવવા માટે

# 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())

ચોક્કસ પીસીએ વિશ્લેષણ માટે ડેટા સુસંગતતાની ખાતરી કરવી

સાથે કામ કરતી વખતે ગતિ કેપ્ચર ડેટા હાથના હાવભાવની જેમ, રેકોર્ડિંગમાં ડેટા સુસંગતતાની ખાતરી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. એક વારંવાર અવગણવામાં આવતું પરિબળ એ પર્યાવરણ છે જેમાં ડેટા કેપ્ચર થાય છે. બાહ્ય પરિસ્થિતિઓ, જેમ કે સેન્સર પ્લેસમેન્ટ અથવા આસપાસના તાપમાનમાં થોડો ફેરફાર, સેન્સર કેવી રીતે સ્થિતિકીય અને રોટેશનલ મૂલ્યો એકત્રિત કરે છે તે પ્રભાવિત કરી શકે છે. આ સૂક્ષ્મ પરિવર્તનક્ષમતા PCA જગ્યામાં ખોટી ગોઠવણીનું કારણ બની શકે છે, જે મોટે ભાગે સમાન હાવભાવ માટે અલગ ક્લસ્ટર તરફ દોરી જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, અલગ-અલગ સમયે સમાન તરંગ હાવભાવને રેકોર્ડ કરવાથી બાહ્ય પરિબળોને કારણે સહેજ સ્થાનાંતરિત ડેટાસેટ્સ ઉત્પન્ન થઈ શકે છે.

આ સમસ્યાને હળવી કરવા માટે, તમે સંરેખણ તકનીકો લાગુ કરી શકો છો, જેમ કે ડાયનેમિક ટાઈમ વોર્પિંગ (DTW) અથવા પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ. DTW બે સિક્વન્સ વચ્ચેના તફાવતોને ઘટાડીને સમય-શ્રેણીના ડેટાની તુલના અને સંરેખિત કરવામાં મદદ કરે છે. દરમિયાન, પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ એક ડેટાસેટને બીજા ડેટાસેટ સાથે સંરેખિત કરવા માટે સ્કેલિંગ, પરિભ્રમણ અને અનુવાદ જેવા પરિવર્તનો લાગુ કરે છે. આ પધ્ધતિઓ ખાસ કરીને નવી રેકોર્ડીંગ્સ અરજી કરતા પહેલા મૂળ સંદર્ભ હાવભાવ સાથે નજીકથી સંરેખિત થાય તેની ખાતરી કરવા માટે ઉપયોગી છે. મુખ્ય ઘટક વિશ્લેષણ. આવા પ્રીપ્રોસેસિંગને સ્કેલિંગ સાથે જોડવાથી PCA સ્પેસમાં હાવભાવ ક્લસ્ટરોની એકીકૃત રજૂઆત સુનિશ્ચિત થાય છે.

વધુમાં, મશીન લર્નિંગ તકનીકો જેવી ઓટોએનકોડર્સ જેસ્ચર ડેટાની મજબૂતાઈ વધારી શકે છે. ઑટોએનકોડર્સ એ ન્યુરલ નેટવર્ક છે જે ઇનપુટ ડેટાનું પુનર્નિર્માણ કરતી વખતે પરિમાણ ઘટાડવા માટે રચાયેલ છે. મૂળ ડેટા પર ઓટોએનકોડરને તાલીમ આપીને, તમે સેન્સરની ખોટી ગોઠવણીને ધ્યાનમાં લીધા વિના સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરીને, શેર કરેલ ગુપ્ત જગ્યામાં નવા હાવભાવનો નકશો બનાવી શકો છો. દાખલા તરીકે, વેવ હાવભાવ પર તાલીમ લીધા પછી, ઑટોએનકોડર એ જ ક્લસ્ટરમાં નવા તરંગ રેકોર્ડિંગ્સને ચોક્કસ રીતે મૂકશે, ક્લસ્ટરિંગ મિસલાઈનમેન્ટ સમસ્યાને અસરકારક રીતે હલ કરશે. 🚀

મોશન કેપ્ચર ડેટા માટે PCA ક્લસ્ટરિંગ પર વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

PCA શું છે અને તેનો ઉપયોગ મોશન કેપ્ચર ડેટા માટે શા માટે થાય છે?
પીસીએ, અથવા Principal Component Analysis, નો ઉપયોગ ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાની પરિમાણીયતાને ઘટાડવા માટે થાય છે. ગતિ કેપ્ચર માટે, તે મોટા ભાગના વિચલનને જાળવી રાખીને જટિલ સ્થિતિ અને પરિભ્રમણ મૂલ્યોને લક્ષણોના નાના સમૂહમાં સરળ બનાવે છે.
શા માટે મારા હાવભાવ PCA પ્લોટમાં અલગ ક્લસ્ટર બનાવે છે?
આ સમસ્યા વારંવાર અસંગત પ્રીપ્રોસેસિંગને કારણે ઊભી થાય છે, જેમ કે અયોગ્ય સ્કેલિંગ અથવા sensor calibration. અયોગ્ય રીતે ગોઠવાયેલા સેન્સર સ્થિતિના મૂલ્યોમાં થોડો તફાવત પરિણમી શકે છે, જેના કારણે અલગ ક્લસ્ટર થાય છે.
હું નવા મોશન કેપ્ચર ડેટાને મૂળ ડેટા સાથે કેવી રીતે સંરેખિત કરી શકું?
તમે જેવા રૂપાંતરણોનો ઉપયોગ કરી શકો છો Procrustes analysis અથવા dynamic time warping (DTW) PCA જગ્યામાં સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરીને સંદર્ભ હાવભાવ સાથે નવા ડેટાસેટ્સને સંરેખિત કરવા.
PCA પરિણામોમાં સ્કેલિંગ શું ભૂમિકા ભજવે છે?
સ્કેલિંગ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે તમામ સુવિધાઓ તેમના મૂલ્યોને પ્રમાણિત કરીને સમાન મહત્વ ધરાવે છે. ઉપયોગ કરીને StandardScaler મોટી સંખ્યાત્મક શ્રેણીઓ સાથે લક્ષણોના વર્ચસ્વને ટાળવામાં મદદ કરે છે.
શું ઓટોએનકોડર્સ ગતિ ડેટામાં ક્લસ્ટરિંગ સમસ્યાઓ ઉકેલવામાં મદદ કરી શકે છે?
હા, ઓટોએનકોડર્સ શેર કરેલ ગુપ્ત જગ્યામાં ડેટાને મેપ કરે છે. મૂળ ડેટા પર ઓટોએનકોડરને તાલીમ આપવાથી તે પીસીએ પ્લોટમાં એકીકૃત ક્લસ્ટરો ઉત્પન્ન કરીને નવા રેકોર્ડિંગ્સને સંરેખિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

મોશન ડેટા ક્લસ્ટરિંગ મુદ્દાઓ પર મુખ્ય પગલાં

જ્યારે PCA ને મોશન કેપ્ચર ડેટા પર લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે ઉચ્ચ-પરિમાણીય રેકોર્ડિંગને સરળ બનાવે છે, જેમ કે હાથના હાવભાવ, 3D જગ્યામાં. જો કે, અસંગત સ્કેલિંગ અથવા સેન્સર સંરેખણ ઘણીવાર નવા રેકોર્ડિંગ્સમાંથી ડેટાને અલગ ક્લસ્ટર તરીકે દેખાવાનું કારણ બને છે. ઉદાહરણ તરીકે, બે સરખા "તરંગ" હાવભાવ અલગ જૂથોમાં વિભાજિત થઈ શકે છે જો કેલિબ્રેશન દરમિયાન સેન્સર ડ્રિફ્ટ થાય. 🧤

આ મુદ્દાને સંબોધિત કરવા માટે મજબૂત પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલાંઓનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં માનકીકરણ, ગતિશીલ સંરેખણ (જેમ કે પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ), અને સતત સ્કેલિંગ તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે. યોગ્ય માપાંકન અને પ્રીપ્રોસેસિંગ સાથે, PCA પરિણામો એકીકૃત વિઝ્યુલાઇઝેશન પ્રદાન કરી શકે છે જ્યાં અપેક્ષા મુજબ સમાન હાવભાવ ક્લસ્ટર થાય છે, ચોક્કસ અને સમજદાર વિશ્લેષણની ખાતરી કરે છે. 🚀

સ્ત્રોતો અને સંદર્ભો

PCA અને સમય શ્રેણીના ડેટા માટે પરિમાણીયતા ઘટાડવામાં તેનો ઉપયોગ વિસ્તૃત કરે છે. વધુ માહિતી અહીં ઉપલબ્ધ છે scikit-લર્ન PCA દસ્તાવેજીકરણ .
ગતિ કેપ્ચર ડેટા ગોઠવણી માટે મહત્વપૂર્ણ સ્કેલિંગ અને નોર્મલાઇઝેશન જેવી પ્રી-પ્રોસેસિંગ તકનીકો પર આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. પર વધુ જાણો સ્કીટ-લર્ન પ્રીપ્રોસેસિંગ .
ખોટી ગોઠવણીના મુદ્દાઓને ઉકેલવા માટે ડેટાસેટ્સને સંરેખિત કરવામાં પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ અને તેની એપ્લિકેશનો સમજાવે છે. વધુ વિગતો માટે, મુલાકાત લો વિકિપીડિયા પર પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ .
સમય શ્રેણીના ડેટાને સંરેખિત કરવાની પદ્ધતિ તરીકે ડાયનેમિક ટાઈમ વોર્પિંગ (DTW)નું વર્ણન કરે છે, જે ઘણીવાર હાવભાવ ઓળખ સમસ્યાઓ પર લાગુ થાય છે. પર વધુ જાણો ડાયનેમિક ટાઈમ વોર્પિંગ વિહંગાવલોકન .

ટાઈમ સીરીઝ મોશન કેપ્ચર ડેટામાં PCA ક્લસ્ટરીંગ ઈસ્યુઝનું નિરાકરણ