ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮೋಷನ್

Daniel Marino

ಶುಕ್ರವಾರ, ಜನವರಿ 3, 2025 06:17:16 ಅಪರಾಹ್ನ

ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಿಸಿಎ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಎ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕೈಗವಸು ನಿಮ್ಮ ಕೈಯ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಪಿಸಿಎ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಜೋಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇದು ಹತಾಶೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದರ ರಚನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ನನ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೈಗವಸುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾನು ಕೈ ಸನ್ನೆಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ. ಈ ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು PCA ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಾನು ಅದನ್ನು ಯೋಜಿಸಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷೆ? ಸ್ಪಷ್ಟ, ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿತ್ತು. 20 ಏಕೀಕೃತ ಅಂಕಗಳ ಬದಲಿಗೆ (ಹಳೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ 10 ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾದಿಂದ 10), PCA ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮೂಹಗಳು ಪ್ರತಿ ಗೆಸ್ಚರ್ಗೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸನ್ನೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತಿದೆ. ಈ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯು ಡೇಟಾ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಸಂವೇದಕ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿದೆ. 🧐

ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಅಥವಾ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಥವಾ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಪಿಸಿಎ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಭಾರಿ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಏನು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡೋಣ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
from sklearn.decomposition import PCA	ಇದು ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (PCA) ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಆಯಾಮಕ್ಕೆ ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ.
StandardScaler().fit_transform(data)	ಸ್ಟಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಕೇಲರ್ ಅನ್ನು 0 ರ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು 1 ರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಿಸಿಎಗೆ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	ಯೂಲರ್ ಕೋನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 3D ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, 'xyz' ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೋನಗಳನ್ನು ಡಿಗ್ರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
rotation.apply(row)	ಇದು ಹಿಂದೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸರದಿ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲಿನ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಲನೆಯ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ax.scatter()	3D ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಯಾಮದ ಕಡಿತದ ನಂತರ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇದು ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು 3D ಪ್ಲೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
np.unique(labels)	ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಅನನ್ಯ ಗೆಸ್ಚರ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
data.drop(['label'], axis=1)	ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಕಾಲಮ್ ('ಲೇಬಲ್') ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಪಿಸಿಎ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
pd.concat(data, ignore_index=True)	ಬಹು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ, ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸಂಘರ್ಷಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
fig.add_subplot(111, projection='3d')	Matplotlib ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ 3D ಕಥಾವಸ್ತುವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, PCA ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
groupby(['label']).mean()	ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಗೆಸ್ಚರ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಏಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿ ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪಿಸಿಎ ಹೇಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ

ಈ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ, ಹೊಸದಾಗಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಹ್ಯಾಂಡ್ ಮೋಷನ್ ಡೇಟಾವು PCA ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PCA) ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಪಕ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ PCA ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಅದು ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪಿಸಿಎ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನೇಕ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಕೇಲರ್ ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಸಂವೇದಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು PCA ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅಕ್ಷವು 0-10 ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದರೆ ಇನ್ನೊಂದು 0-0.1 ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದರೆ, PCA ಹಿಂದಿನದು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ನಂತರ, ಪಿಸಿಎ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

PCA ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಭಾಗವು 3D ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಗೆಸ್ಚರ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿನ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ತರಂಗ" ಗೆಸ್ಚರ್‌ನ 10 ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ 3D ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಕ್ಕೆ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ಗೆಸ್ಚರ್ 20 ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಅವುಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಎರಡು ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಇದು ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ಕೇವಲ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಹಂತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂವೇದಕವು 5-ಡಿಗ್ರಿ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯೊಂದಿಗೆ "ಮುಷ್ಟಿ" ಗೆಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಯೂಲರ್ ಕೋನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಕೋಡ್ ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮರುಜೋಡಣೆಯು PCAಗೆ ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿ ನೋಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, 3D ಪ್ಲಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಪಿಸಿಎ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಂಯೋಜಿತ ಬಳಕೆಯು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಸರಿಯಾದ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ✨

ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ಪಿಸಿಎಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ PCA ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಹಾರ

# 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)

ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು

ಸಂವೇದಕ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರ

# 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())

ನಿಖರವಾದ ಪಿಸಿಎ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಚಲನೆಯ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾ ಕೈ ಸನ್ನೆಗಳಂತೆ, ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಪರಿಸರ. ಸಂವೇದಕ ನಿಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಸುತ್ತುವರಿದ ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಸಂವೇದಕಗಳು ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪಿಸಿಎ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸನ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ತರಂಗದ ಗೆಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಗಾವಣೆಗೊಂಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟೈಮ್ ವಾರ್ಪಿಂಗ್ (DTW) ಅಥವಾ ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಜೋಡಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀವು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. DTW ಎರಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಜೋಡಿಸಲು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದದಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಹೊಸ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳು ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖದ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಅಂತಹ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು PCA ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಗೆಸ್ಚರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಏಕೀಕೃತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಗೆಸ್ಚರ್ ಡೇಟಾದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವಾಗ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹೊಸ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿದ ಸುಪ್ತ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಸಂವೇದಕ ತಪ್ಪಾದ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಂಗ ಸನ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಅದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ತರಂಗ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ಪಿಸಿಎ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಪಿಸಿಎ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಪಿಸಿಎ, ಅಥವಾ Principal Component Analysis, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಲನೆಯ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಗಾಗಿ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
PCA ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನನ್ನ ಸನ್ನೆಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ?
ಅನುಚಿತ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ sensor calibration. ತಪ್ಪಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಸ್ಥಾನಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
ಹೊಸ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾನು ಮೂಲ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು?
ನೀವು ಅಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು Procrustes analysis ಅಥವಾ dynamic time warping (DTW) ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು, ಪಿಸಿಎ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಿಸಿಎ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮಾನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸುತ್ತಿದೆ StandardScaler ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಾಬಲ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿದ ಸುಪ್ತ ಜಾಗಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಅದು ಹೊಸ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, PCA ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೋಷನ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್‌ಅವೇಗಳು

ಚಲನೆಯ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪಿಸಿಎ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಇದು ಹ್ಯಾಂಡ್ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು 3D ಸ್ಪೇಸ್‌ಗೆ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸಂವೇದಕ ಜೋಡಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಸ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂವೇದಕಗಳು ಚಲಿಸಿದರೆ ಎರಡು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ "ತರಂಗ" ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು. 🧤

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡೈಸೇಶನ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅಲೈನ್‌ಮೆಂಟ್ (ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆ) ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ದೃಢವಾದ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, PCA ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಏಕೀಕೃತ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸನ್ನೆಗಳು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

ಪಿಸಿಎ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಆಯಾಮ ಕಡಿತದಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ scikit-Learn PCA ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .
ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾ ಅಲೈನ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ .
ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ, ಭೇಟಿ ನೀಡಿ ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ .
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟೈಮ್ ವಾರ್ಪಿಂಗ್ (DTW) ಅನ್ನು ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗೆಸ್ಚರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟೈಮ್ ವಾರ್ಪಿಂಗ್ ಅವಲೋಕನ .

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಿಸಿಎ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು