Menyelesaikan Masalah Pengelompokan PCA pada Data Tangkapan Gerak Rangkaian Waktu

Memahami Perbedaan Pengelompokan PCA dalam Data Motion Capture

Bayangkan menggunakan a untuk menangkap gerakan rumit tangan Anda dan kemudian menemukan bahwa polanya tidak selaras seperti yang diharapkan setelah menjalankan analisis PCA. Ini membuat frustrasi, terutama bila tujuan Anda adalah mengurangi kompleksitas data gerak deret waktu sambil mempertahankan strukturnya.

Dalam kasus saya, saya merekam gerakan tangan menggunakan sarung tangan yang dilengkapi sensor yang melacak nilai posisi dan rotasi. Setelah menerapkan PCA untuk mengurangi dimensi data ini, saya memplotnya untuk memvisualisasikan cluster untuk setiap gerakan. Harapannya? Cluster yang jelas dan terpadu menampilkan rekaman lama dan baru yang tumpang tindih dengan mulus.

Namun, hasilnya membingungkan. Alih-alih 20 titik terpadu (10 dari data lama dan 10 dari data baru), plot PCA ditampilkan untuk setiap gerakan. Tampaknya gerakannya telah berubah total, meski identik. Perilaku tak terduga ini menimbulkan pertanyaan penting tentang penskalaan data, konsistensi sensor, dan metode prapemrosesan. 🧐

Jika Anda pernah bekerja dengan penangkapan gerak atau kumpulan data berbasis sensor, Anda mungkin mengalami masalah ini. Inkonsistensi kecil dalam prapemrosesan atau kalibrasi dapat menyebabkan penyimpangan besar dalam ruang PCA. Mari kita urai apa yang menyebabkan cluster terpisah ini dan jelajahi solusi potensial untuk menyelaraskan data penangkapan gerak Anda secara efektif.

Memerintah	Contoh Penggunaan
from sklearn.decomposition import PCA	Tindakan ini mengimpor modul Analisis Komponen Utama (PCA), yang mereduksi data berdimensi tinggi ke dimensi lebih rendah sambil mempertahankan varians sebanyak mungkin.
StandardScaler().fit_transform(data)	StandardScaler digunakan untuk menormalkan data dengan menskalakannya agar memiliki rata-rata 0 dan deviasi standar 1, yang penting untuk PCA.
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	Membuat transformasi rotasi 3D menggunakan sudut Euler. Di sini, 'xyz' menentukan urutan rotasi, dan sudut diberikan dalam derajat.
rotation.apply(row)	Hal ini menerapkan transformasi rotasi yang telah ditentukan sebelumnya ke baris data tertentu, yang sangat penting untuk mengkalibrasi data penangkapan gerak.
ax.scatter()	Digunakan untuk membuat plot sebar 3D. Ini menempatkan titik data pada bidang 3D untuk memvisualisasikan komponen utama setelah reduksi dimensi.
np.unique(labels)	Mengekstrak label isyarat unik dari kumpulan data. Hal ini penting saat mengelompokkan titik data untuk pembuatan plot dan visualisasi.
data.drop(['label'], axis=1)	Menghapus kolom tertentu ('label') dari kumpulan data, hanya berfokus pada fitur untuk masukan PCA.
pd.concat(data, ignore_index=True)	Menggabungkan beberapa kerangka data menjadi satu kerangka data besar, memastikan tidak ada konflik indeks dengan mengatur ulang indeks.
fig.add_subplot(111, projection='3d')	Menambahkan plot 3D ke gambar Matplotlib, memungkinkan visualisasi tiga komponen utama dalam hasil PCA.
groupby(['label']).mean()	Kelompokkan data berdasarkan label dan hitung rata-rata untuk setiap kelompok. Ini merangkum pengulangan gerakan menjadi satu titik representatif.

Bagaimana Kalibrasi Sensor dan PCA Memperbaiki Ketidaksejajaran Clustering

Dalam solusi ini, skrip bertujuan untuk mengatasi masalah ketika data gerakan tangan yang baru direkam tidak sejajar dengan gerakan sebelumnya di ruang PCA. Masalah muncul karena (PCA) mengasumsikan bahwa data masukan dinormalisasi, konsisten, dan diproses dengan baik. Kalibrasi sensor yang tidak konsisten atau penskalaan yang tidak tepat dapat menyebabkan plot PCA menampilkan cluster terpisah, bukan cluster terpadu. Skrip pertama berfokus pada prapemrosesan data yang tepat dan implementasi PCA, sedangkan skrip kedua memperkenalkan kalibrasi sensor untuk menyelaraskan data deret waktu.

Untuk memulai, skrip pertama memuat data penangkapan gerak dari beberapa file ke dalam satu kumpulan data. Itu diterapkan untuk menormalkan nilai sensor posisi dan rotasi ke skala yang seragam. Penskalaan memastikan bahwa fitur dengan rentang numerik yang lebih besar tidak mendominasi PCA, yang hanya mempertimbangkan varians. Misalnya, jika satu sumbu mencatat data antara 0-10 sementara sumbu lainnya mencatat 0-0,1, PCA mungkin salah berasumsi bahwa sumbu pertama lebih signifikan. Setelah normalisasi, PCA mereduksi kumpulan data menjadi tiga komponen utama, menyederhanakan visualisasi dan analisis data berdimensi tinggi.

Bagian visualisasi menggunakan scatter plot 3D untuk menampilkan hasil PCA. Skrip mengelompokkan data berdasarkan label isyarat dan menghitung rata-rata setiap kelompok untuk membuat poin ringkasan. Misalnya, 10 pengulangan gerakan "gelombang" dirangkum menjadi satu koordinat 3D, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi kelompok. Jika data asli dan data baru disejajarkan dengan benar, setiap isyarat akan membentuk satu kelompok berisi 20 titik. Namun, seperti yang terlihat dari isu tersebut, saat ini mereka terpecah menjadi dua kelompok, yang menunjukkan adanya ketidakselarasan. Hasil ini menyiratkan bahwa penskalaan saja mungkin tidak menyelesaikan masalah, sehingga memerlukan kalibrasi sensor.

Skrip kedua memperkenalkan langkah kalibrasi menggunakan transformasi rotasi. Misalnya, jika sensor merekam gerakan "tinju" dengan ketidakselarasan 5 derajat, skrip ini menerapkan transformasi untuk menyelaraskan kembali data. Dengan menggunakan sudut Euler, kode memutar nilai posisi dan rotasi agar sesuai dengan ruang referensi aslinya. Penyelarasan ini membantu PCA melihat isyarat lama dan baru sebagai bagian dari kelompok yang sama, sehingga menciptakan klaster terpadu dalam plot 3D. Kombinasi penggunaan penskalaan, PCA, dan kalibrasi memastikan konsistensi data dan meningkatkan akurasi visualisasi. Pemrosesan awal yang tepat, seperti yang ditunjukkan di sini, adalah kunci untuk memecahkan masalah pengelompokan dan mencapai analisis yang andal. ✨

# 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 Konsistensi Data untuk Analisis PCA yang Akurat

Saat bekerja dengan seperti gerakan tangan, memastikan konsistensi data di seluruh rekaman sangatlah penting. Salah satu faktor yang sering diabaikan adalah lingkungan di mana data diambil. Kondisi eksternal, seperti sedikit perubahan pada penempatan sensor atau suhu sekitar, dapat memengaruhi cara sensor mengumpulkan nilai posisi dan rotasi. Variabilitas yang halus ini dapat menyebabkan ketidakselarasan dalam ruang PCA, yang menyebabkan cluster terpisah untuk gerakan yang tampaknya identik. Misalnya, merekam gerakan gelombang yang sama pada waktu yang berbeda mungkin menghasilkan kumpulan data yang sedikit bergeser karena faktor eksternal.

Untuk mengurangi masalah ini, Anda dapat menerapkan teknik penyelarasan, seperti pembengkokan waktu dinamis (DTW) atau analisis Procrustes. DTW membantu membandingkan dan menyelaraskan data deret waktu dengan meminimalkan perbedaan antara dua rangkaian. Sementara itu, analisis Procrustes menerapkan transformasi seperti penskalaan, rotasi, dan terjemahan untuk menyelaraskan satu kumpulan data dengan kumpulan data lainnya. Metode ini sangat berguna untuk memastikan rekaman baru selaras dengan isyarat referensi asli sebelum diterapkan . Menggabungkan pra-pemrosesan dengan penskalaan memastikan representasi terpadu dari cluster gerakan di ruang PCA.

Selain itu, teknik pembelajaran mesin seperti dapat meningkatkan kekokohan data gestur. Autoencoder adalah jaringan saraf yang dirancang untuk mengurangi dimensi saat merekonstruksi data masukan. Dengan melatih autoencoder pada data asli, Anda dapat memetakan gerakan baru ke dalam ruang laten bersama, memastikan konsistensi terlepas dari ketidakselarasan sensor. Misalnya, setelah pelatihan tentang gerakan gelombang, autoencoder akan secara akurat menempatkan rekaman gelombang baru di cluster yang sama, sehingga memecahkan masalah ketidakselarasan clustering secara efektif. 🚀

1. Apa itu PCA dan mengapa digunakan untuk menangkap data gerak?
2. PCA, atau , digunakan untuk mereduksi dimensi data berdimensi tinggi. Untuk penangkapan gerak, ini menyederhanakan nilai posisi dan rotasi yang kompleks menjadi serangkaian fitur yang lebih kecil sambil mempertahankan sebagian besar variansnya.
3. Mengapa isyarat saya membentuk kelompok terpisah di plot PCA?
4. Masalah ini sering kali muncul karena prapemrosesan yang tidak konsisten, seperti penskalaan yang tidak tepat atau . Sensor yang tidak selaras dapat mengakibatkan sedikit perbedaan pada nilai posisi, sehingga menyebabkan cluster terpisah.
5. Bagaimana cara menyelaraskan data penangkapan gerak baru dengan data asli?
6. Anda dapat menggunakan transformasi seperti atau untuk menyelaraskan kumpulan data baru dengan isyarat referensi, memastikan konsistensi dalam ruang PCA.
7. Apa peran penskalaan dalam hasil PCA?
8. Penskalaan memastikan bahwa semua fitur memiliki kepentingan yang sama dengan menstandarkan nilainya. Menggunakan membantu menghindari dominasi fitur dengan rentang numerik yang lebih besar.
9. Bisakah autoencoder membantu memecahkan masalah pengelompokan dalam data gerak?
10. Ya, autoencoder memetakan data ke ruang laten bersama. Melatih autoencoder pada data asli memungkinkannya menyelaraskan rekaman baru, menghasilkan cluster terpadu dalam plot PCA.

Ketika PCA diterapkan pada data penangkapan gerak, PCA menyederhanakan rekaman berdimensi tinggi, seperti gerakan tangan, ke dalam ruang 3D. Namun, penskalaan atau penyelarasan sensor yang tidak konsisten sering kali menyebabkan data dari rekaman baru muncul sebagai cluster terpisah. Misalnya, dua gerakan "gelombang" yang identik dapat terpecah menjadi kelompok berbeda jika sensor menyimpang selama kalibrasi. 🧤

Mengatasi masalah ini melibatkan penerapan langkah-langkah pra-pemrosesan yang kuat, termasuk standardisasi, penyelarasan dinamis (seperti analisis Procrustes), dan teknik penskalaan yang konsisten. Dengan kalibrasi dan pra-pemrosesan yang tepat, hasil PCA dapat memberikan visualisasi terpadu dengan kelompok gerakan yang identik seperti yang diharapkan, sehingga memastikan analisis yang akurat dan berwawasan luas. 🚀