మోషన్ క్యాప్చర్ డేటాలో PCA క్లస్టరింగ్ వ్యత్యాసాలను అర్థం చేసుకోవడం
ఒక ఉపయోగించి ఊహించుకోండి మీ చేతి యొక్క క్లిష్టమైన కదలికలను సంగ్రహించడానికి మరియు PCA విశ్లేషణను అమలు చేసిన తర్వాత నమూనాలు ఊహించిన విధంగా సమలేఖనం చేయలేదని కనుగొనడం. ఇది నిరుత్సాహపరుస్తుంది, ప్రత్యేకించి మీ లక్ష్యం సమయ శ్రేణి చలన డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను దాని నిర్మాణాన్ని సంరక్షించేటప్పుడు తగ్గించడం.
నా విషయంలో, నేను స్థాన మరియు భ్రమణ విలువలను ట్రాక్ చేసే సెన్సార్‌లతో కూడిన గ్లోవ్‌ని ఉపయోగించి చేతి సంజ్ఞలను రికార్డ్ చేసాను. ఈ డేటా యొక్క కొలతలు తగ్గించడానికి PCAని వర్తింపజేసిన తర్వాత, ప్రతి సంజ్ఞ కోసం క్లస్టర్‌లను విజువలైజ్ చేయడానికి నేను దీన్ని ప్లాన్ చేసాను. నిరీక్షణ? స్పష్టమైన, ఏకీకృత క్లస్టర్‌లు పాత మరియు కొత్త రికార్డింగ్‌లు రెండూ సజావుగా అతివ్యాప్తి చెందుతున్నట్లు చూపుతున్నాయి.
అయితే, ఫలితం అయోమయంగా మారింది. 20 ఏకీకృత పాయింట్లకు బదులుగా (పాత డేటా నుండి 10 మరియు కొత్త డేటా నుండి 10), PCA ప్లాట్ ప్రదర్శించబడుతుంది ప్రతి సంజ్ఞ కోసం. ఒకేలా ఉన్నప్పటికీ హావభావాలు పూర్తిగా మారినట్లు కనిపించింది. ఈ ఊహించని ప్రవర్తన డేటా స్కేలింగ్, సెన్సార్ అనుగుణ్యత మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల గురించి కీలకమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తింది. 🧐
మీరు ఎప్పుడైనా మోషన్ క్యాప్చర్ లేదా సెన్సార్ ఆధారిత డేటాసెట్‌లతో పని చేసి ఉంటే, మీరు ఈ సమస్యతో సంబంధం కలిగి ఉండవచ్చు. ప్రీప్రాసెసింగ్ లేదా క్రమాంకనంలో చిన్న అసమానతలు PCA స్థలంలో భారీ వ్యత్యాసాలను కలిగిస్తాయి. ఈ ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లకు కారణమేమిటో విప్పుదాం మరియు మీ మోషన్ క్యాప్చర్ డేటాను సమర్థవంతంగా సమలేఖనం చేయడానికి సంభావ్య పరిష్కారాలను అన్వేషిద్దాం.
| ఆదేశం | ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| from sklearn.decomposition import PCA | ఇది ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ (PCA) మాడ్యూల్‌ను దిగుమతి చేస్తుంది, ఇది సాధ్యమైనంత ఎక్కువ వ్యత్యాసాన్ని నిలుపుకుంటూ అధిక డైమెన్షనల్ డేటాను తక్కువ పరిమాణానికి తగ్గిస్తుంది. |
| StandardScaler().fit_transform(data) | స్టాండర్డ్‌స్కేలర్ డేటాను స్కేలింగ్ చేయడం ద్వారా 0 యొక్క సగటు మరియు 1 యొక్క ప్రామాణిక విచలనాన్ని కలిగి ఉండేలా సాధారణీకరించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది PCAకి అవసరం. |
| R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True) | యూలర్ కోణాలను ఉపయోగించి 3D భ్రమణ పరివర్తనను సృష్టిస్తుంది. ఇక్కడ, 'xyz' భ్రమణ క్రమాన్ని నిర్దేశిస్తుంది మరియు కోణాలు డిగ్రీలలో అందించబడతాయి. |
| rotation.apply(row) | ఇది గతంలో నిర్వచించిన రొటేషన్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్‌ని ఇచ్చిన వరుస డేటాకు వర్తిస్తుంది, ఇది మోషన్ క్యాప్చర్ డేటాను క్రమాంకనం చేయడానికి కీలకం. |
| ax.scatter() | 3D స్కాటర్ ప్లాట్‌ను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు తర్వాత ప్రధాన భాగాలను దృశ్యమానం చేయడానికి ఇది డేటా పాయింట్లను 3D విమానంలో ఉంచుతుంది. |
| np.unique(labels) | డేటాసెట్ నుండి ప్రత్యేకమైన సంజ్ఞ లేబుల్‌లను సంగ్రహిస్తుంది. ప్లాటింగ్ మరియు విజువలైజేషన్ కోసం డేటా పాయింట్లను గ్రూపింగ్ చేసేటప్పుడు ఇది ముఖ్యం. |
| data.drop(['label'], axis=1) | డేటాసెట్ నుండి పేర్కొన్న నిలువు వరుసను ('లేబుల్') తొలగిస్తుంది, PCA ఇన్‌పుట్ కోసం లక్షణాలపై మాత్రమే దృష్టి సారిస్తుంది. |
| pd.concat(data, ignore_index=True) | బహుళ డేటాఫ్రేమ్‌లను ఒక పెద్ద డేటాఫ్రేమ్‌లో విలీనం చేస్తుంది, ఇండెక్స్‌ని రీసెట్ చేయడం ద్వారా ఇండెక్స్ వైరుధ్యాలు లేవని నిర్ధారిస్తుంది. |
| fig.add_subplot(111, projection='3d') | Matplotlib ఫిగర్‌కి 3D ప్లాట్‌ని జోడిస్తుంది, PCA ఫలితాల్లో మూడు ప్రధాన భాగాలను విజువలైజేషన్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. |
| groupby(['label']).mean() | లేబుల్‌ల ద్వారా డేటాను సమూహపరుస్తుంది మరియు ప్రతి సమూహానికి సగటును గణిస్తుంది. ఇది సంజ్ఞ పునరావృత్తులు ఒకే ప్రతినిధి పాయింట్‌లుగా సంగ్రహిస్తుంది. |
సెన్సార్ కాలిబ్రేషన్ మరియు PCA ఎలా క్లస్టరింగ్ తప్పుగా అమరికను పరిష్కరిస్తుంది
ఈ పరిష్కారంలో, కొత్తగా రికార్డ్ చేయబడిన హ్యాండ్ మోషన్ డేటా PCA స్పేస్‌లో మునుపటి సంజ్ఞలతో సమలేఖనం చేయని సమస్యను పరిష్కరించడానికి స్క్రిప్ట్‌లు లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. ఎందుకంటే సమస్య తలెత్తుతుంది (PCA) ఇన్‌పుట్ డేటా సాధారణీకరించబడి, స్థిరంగా మరియు బాగా ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడిందని ఊహిస్తుంది. అస్థిరమైన సెన్సార్ కాలిబ్రేషన్ లేదా సరికాని స్కేలింగ్ PCA ప్లాట్‌లకు దారితీయవచ్చు, ఇవి ఏకీకృతమైన వాటికి బదులుగా ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లను చూపుతాయి. మొదటి స్క్రిప్ట్ సరైన డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు PCA అమలుపై దృష్టి పెడుతుంది, రెండవ స్క్రిప్ట్ సమయ శ్రేణి డేటాను సమలేఖనం చేయడానికి సెన్సార్ కాలిబ్రేషన్‌ను పరిచయం చేస్తుంది.
ప్రారంభించడానికి, మొదటి స్క్రిప్ట్ బహుళ ఫైల్‌ల నుండి మోషన్ క్యాప్చర్ డేటాను ఒకే డేటాసెట్‌లోకి లోడ్ చేస్తుంది. ది స్థాన మరియు భ్రమణ సెన్సార్ విలువలను ఏకరీతి స్థాయికి సాధారణీకరించడానికి వర్తించబడుతుంది. స్కేలింగ్ అనేది పెద్ద సంఖ్యా పరిధులతో కూడిన లక్షణాలు PCAపై ఆధిపత్యం చెలాయించకుండా నిర్ధారిస్తుంది, ఇది వ్యత్యాసాన్ని మాత్రమే పరిగణిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక అక్షం 0-10 మధ్య డేటాను నమోదు చేస్తే, మరొకటి 0-0.1ని నమోదు చేస్తే, PCA తప్పుగా మునుపటిది మరింత ముఖ్యమైనదని భావించవచ్చు. సాధారణీకరణ తర్వాత, PCA డేటాసెట్‌ను మూడు ప్రధాన భాగాలుగా తగ్గిస్తుంది, అధిక డైమెన్షనల్ డేటా యొక్క విజువలైజేషన్ మరియు విశ్లేషణను సులభతరం చేస్తుంది.
విజువలైజేషన్ భాగం PCA ఫలితాలను ప్రదర్శించడానికి 3D స్కాటర్ ప్లాట్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. స్క్రిప్ట్ సంజ్ఞ లేబుల్‌ల ద్వారా డేటాను సమూహపరుస్తుంది మరియు సారాంశ పాయింట్లను సృష్టించడానికి ప్రతి సమూహం యొక్క సగటును గణిస్తుంది. ఉదాహరణకు, "వేవ్" సంజ్ఞ యొక్క 10 పునరావృత్తులు ఒకే 3D కోఆర్డినేట్‌గా సంగ్రహించబడ్డాయి, తద్వారా క్లస్టర్‌లను గుర్తించడం సులభం అవుతుంది. అసలు మరియు కొత్త డేటా సరిగ్గా సమలేఖనం చేయబడితే, ప్రతి సంజ్ఞ 20 పాయింట్ల ఒకే క్లస్టర్‌ను ఏర్పరుస్తుంది. అయినప్పటికీ, సమస్య సూచించినట్లుగా, అవి ప్రస్తుతం రెండు క్లస్టర్‌లుగా విడిపోయాయి, ఇది తప్పుగా అమర్చడాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ ఫలితం స్కేలింగ్ మాత్రమే సమస్యను పరిష్కరించదని సూచిస్తుంది, ఇది సెన్సార్ క్రమాంకనం అవసరానికి దారి తీస్తుంది.
రెండవ స్క్రిప్ట్ భ్రమణ పరివర్తనలను ఉపయోగించి అమరిక దశను పరిచయం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, సెన్సార్ 5-డిగ్రీల మిస్‌అలైన్‌మెంట్‌తో "పిడికిలి" సంజ్ఞను రికార్డ్ చేసినట్లయితే, ఈ స్క్రిప్ట్ డేటాను తిరిగి అమర్చడానికి పరివర్తనను వర్తింపజేస్తుంది. ఆయిలర్ కోణాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, కోడ్ ఒరిజినల్ రిఫరెన్స్ స్పేస్‌తో సరిపోలడానికి స్థాన మరియు భ్రమణ విలువలను తిప్పుతుంది. 3D ప్లాట్‌లో ఏకీకృత క్లస్టర్‌లను సృష్టించడం ద్వారా ఒకే సమూహంలో భాగంగా పాత మరియు కొత్త సంజ్ఞలు రెండింటినీ చూడటానికి ఈ పునఃసృష్టి PCAకి సహాయపడుతుంది. స్కేలింగ్, PCA మరియు క్రమాంకనం యొక్క మిళిత ఉపయోగం డేటా స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది మరియు విజువలైజేషన్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. ఇక్కడ చూపిన విధంగా సరైన ప్రిప్రాసెసింగ్, క్లస్టరింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నమ్మదగిన విశ్లేషణను సాధించడానికి కీలకం. ✨
మోషన్ క్యాప్చర్ డేటా కోసం PCAలో క్లస్టరింగ్ వ్యత్యాసాలను పరిష్కరించడం
స్కేలింగ్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్‌తో సహా PCA తప్పుగా అమరిక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పైథాన్ పరిష్కారం
# Import necessary librariesimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport matplotlib.pyplot as plt# Load datasetsdef 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 scalingdef preprocess_data(data):scaler = StandardScaler()scaled_data = scaler.fit_transform(data)return scaled_data# Apply PCAdef 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 resultsdef 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 == labelax.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 functionif __name__ == "__main__":file_paths = ['gesture_set1.csv', 'gesture_set2.csv']data = load_data(file_paths)features = data.drop(['label'], axis=1)labels = data['label'].valuesscaled_data = preprocess_data(features)pca_data, _ = apply_pca(scaled_data)plot_pca_results(pca_data, labels)
సెన్సార్ కాలిబ్రేషన్ ద్వారా సమయ శ్రేణి డేటాను సమలేఖనం చేయడం
సెన్సార్ తప్పుగా అమర్చడం వల్ల కలిగే అసమానతలను సాధారణీకరించడానికి పైథాన్-ఆధారిత ప్రీప్రాసెసింగ్ పరిష్కారం
# Import necessary librariesimport numpy as npimport pandas as pdfrom scipy.spatial.transform import Rotation as R# Function to apply sensor calibrationdef calibrate_sensor_data(data):rotation = R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True) # Example rotationcalibrated_data = []for row in data:rotated_row = rotation.apply(row)calibrated_data.append(rotated_row)return np.array(calibrated_data)# Preprocess datadef preprocess_and_calibrate(df):features = df[['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']].valuescalibrated_features = calibrate_sensor_data(features)return pd.DataFrame(calibrated_features, columns=['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])# Example usageif __name__ == "__main__":df = pd.read_csv("gesture_data.csv")calibrated_df = preprocess_and_calibrate(df)print("Calibrated data:\n", calibrated_df.head())
ఖచ్చితమైన PCA విశ్లేషణ కోసం డేటా అనుగుణ్యతను నిర్ధారించడం
తో పని చేస్తున్నప్పుడు చేతి సంజ్ఞల వలె, రికార్డింగ్‌లలో డేటా స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం చాలా కీలకం. డేటా క్యాప్చర్ చేయబడిన పర్యావరణం అనేది తరచుగా పట్టించుకోని అంశం. సెన్సార్ ప్లేస్‌మెంట్ లేదా పరిసర ఉష్ణోగ్రతలో స్వల్ప మార్పులు వంటి బాహ్య పరిస్థితులు, సెన్సార్‌లు స్థాన మరియు భ్రమణ విలువలను ఎలా సేకరిస్తాయో ప్రభావితం చేయవచ్చు. ఈ సూక్ష్మ వైవిధ్యం PCA స్పేస్‌లో తప్పుగా అమర్చడానికి కారణమవుతుంది, ఇది ఒకేలాంటి సంజ్ఞల కోసం ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లకు దారి తీస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒకే వేవ్ సంజ్ఞను వేర్వేరు సమయాల్లో రికార్డ్ చేయడం బాహ్య కారకాల కారణంగా కొద్దిగా మారిన డేటాసెట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
ఈ సమస్యను తగ్గించడానికి, మీరు డైనమిక్ టైమ్ వార్పింగ్ (DTW) లేదా Procrustes విశ్లేషణ వంటి అమరిక పద్ధతులను వర్తింపజేయవచ్చు. రెండు సీక్వెన్స్‌ల మధ్య తేడాలను తగ్గించడం ద్వారా సమయ శ్రేణి డేటాను సరిపోల్చడానికి మరియు సమలేఖనం చేయడానికి DTW సహాయపడుతుంది. ఇంతలో, ప్రోక్రస్టెస్ విశ్లేషణ ఒక డేటాసెట్‌తో మరొకటి సమలేఖనం చేయడానికి స్కేలింగ్, రొటేషన్ మరియు అనువాదం వంటి పరివర్తనలను వర్తింపజేస్తుంది. వర్తించే ముందు కొత్త రికార్డింగ్‌లు అసలైన సూచన సంజ్ఞలకు దగ్గరగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి ఈ పద్ధతులు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి. . అటువంటి ప్రిప్రాసెసింగ్‌ను స్కేలింగ్‌తో కలపడం PCA స్పేస్‌లో సంజ్ఞ క్లస్టర్‌ల యొక్క ఏకీకృత ప్రాతినిధ్యాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
అదనంగా, యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు వంటివి సంజ్ఞ డేటా యొక్క పటిష్టతను మెరుగుపరుస్తుంది. ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు ఇన్‌పుట్ డేటాను పునర్నిర్మించేటప్పుడు డైమెన్షియాలిటీని తగ్గించడానికి రూపొందించబడిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు. అసలైన డేటాపై ఆటోఎన్‌కోడర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, మీరు సెన్సార్ తప్పుగా అమరికతో సంబంధం లేకుండా స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తూ భాగస్వామ్య గుప్త స్థలంలో కొత్త సంజ్ఞలను మ్యాప్ చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, వేవ్ సంజ్ఞలపై శిక్షణ పొందిన తర్వాత, ఆటోఎన్‌కోడర్ అదే క్లస్టర్‌లో కొత్త వేవ్ రికార్డింగ్‌లను ఖచ్చితంగా ఉంచుతుంది, క్లస్టరింగ్ తప్పుగా అమరిక సమస్యను సమర్థవంతంగా పరిష్కరిస్తుంది. 🚀
- PCA అంటే ఏమిటి మరియు ఇది మోషన్ క్యాప్చర్ డేటా కోసం ఎందుకు ఉపయోగించబడుతుంది?
- PCA, లేదా , అధిక డైమెన్షనల్ డేటా యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మోషన్ క్యాప్చర్ కోసం, ఇది చాలా వ్యత్యాసాన్ని నిలుపుకుంటూ సంక్లిష్టమైన స్థాన మరియు భ్రమణ విలువలను చిన్న లక్షణాలలో సులభతరం చేస్తుంది.
- PCA ప్లాట్‌లలో నా సంజ్ఞలు ఎందుకు ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లను ఏర్పరుస్తాయి?
- సరికాని స్కేలింగ్ లేదా వంటి అస్థిరమైన ప్రిప్రాసెసింగ్ కారణంగా ఈ సమస్య తరచుగా తలెత్తుతుంది . తప్పుగా అమర్చబడిన సెన్సార్‌లు స్థాన విలువలలో స్వల్ప వ్యత్యాసాలను కలిగిస్తాయి, దీని వలన ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లు ఏర్పడతాయి.
- అసలు డేటాతో కొత్త మోషన్ క్యాప్చర్ డేటాను నేను ఎలా సమలేఖనం చేయగలను?
- మీరు వంటి పరివర్తనలను ఉపయోగించవచ్చు లేదా కొత్త డేటాసెట్‌లను సూచన సంజ్ఞలతో సమలేఖనం చేయడానికి, PCA స్పేస్‌లో స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
- PCA ఫలితాలలో స్కేలింగ్ ఏ పాత్ర పోషిస్తుంది?
- స్కేలింగ్ అన్ని లక్షణాలు వాటి విలువలను ప్రామాణీకరించడం ద్వారా సమాన ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. ఉపయోగించి పెద్ద సంఖ్యా పరిధులతో లక్షణాల ఆధిపత్యాన్ని నివారించడంలో సహాయపడుతుంది.
- మోషన్ డేటాలో క్లస్టరింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు సహాయం చేయగలవా?
- అవును, ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు భాగస్వామ్య గుప్త స్థలానికి డేటాను మ్యాప్ చేస్తాయి. ఒరిజినల్ డేటాపై ఆటోఎన్‌కోడర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం వల్ల కొత్త రికార్డింగ్‌లను సమలేఖనం చేయడానికి, PCA ప్లాట్‌లలో ఏకీకృత క్లస్టర్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
మోషన్ క్యాప్చర్ డేటాకు PCAని వర్తింపజేసినప్పుడు, ఇది చేతి సంజ్ఞల వంటి హై-డైమెన్షనల్ రికార్డింగ్‌లను 3D స్పేస్‌గా సులభతరం చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, అస్థిరమైన స్కేలింగ్ లేదా సెన్సార్ అమరిక తరచుగా కొత్త రికార్డింగ్‌ల నుండి డేటా ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లుగా కనిపించేలా చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, క్రమాంకనం సమయంలో సెన్సార్‌లు డ్రిఫ్ట్ అయితే రెండు ఒకేలా "వేవ్" సంజ్ఞలు విభిన్న సమూహాలుగా విభజించబడవచ్చు. 🧤
ఈ సమస్యను పరిష్కరించడంలో ప్రామాణీకరణ, డైనమిక్ అలైన్‌మెంట్ (ప్రోక్రస్టెస్ విశ్లేషణ వంటివి) మరియు స్థిరమైన స్కేలింగ్ టెక్నిక్‌లతో సహా బలమైన ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలను వర్తింపజేయడం ఉంటుంది. సరైన క్రమాంకనం మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్‌తో, PCA ఫలితాలు ఏకీకృత విజువలైజేషన్‌ను అందించగలవు, ఇక్కడ ఒకే విధమైన సంజ్ఞలు ఊహించిన విధంగా క్లస్టర్ చేయబడతాయి, ఖచ్చితమైన మరియు తెలివైన విశ్లేషణను నిర్ధారిస్తాయి. 🚀
- PCA మరియు సమయ శ్రేణి డేటా కోసం డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపులో దాని ఉపయోగం గురించి వివరిస్తుంది. మరింత సమాచారం అందుబాటులో ఉంది స్కికిట్-లెర్న్ పిసిఎ డాక్యుమెంటేషన్ .
- మోషన్ క్యాప్చర్ డేటా అలైన్‌మెంట్ కోసం కీలకమైన స్కేలింగ్ మరియు సాధారణీకరణ వంటి ప్రీప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్‌లపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. వద్ద మరింత తెలుసుకోండి స్కికిట్-లెర్న్ ప్రిప్రాసెసింగ్ .
- తప్పుగా అమరిక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి డేటాసెట్‌లను సమలేఖనం చేయడంలో ప్రోక్రస్టెస్ విశ్లేషణ మరియు దాని అప్లికేషన్‌లను వివరిస్తుంది. మరిన్ని వివరాల కోసం, సందర్శించండి వికీపీడియాలో ప్రోక్రస్టెస్ విశ్లేషణ .
- డైనమిక్ టైమ్ వార్పింగ్ (DTW) అనేది సమయ శ్రేణి డేటాను సమలేఖనం చేయడానికి ఒక పద్ధతిగా వివరిస్తుంది, తరచుగా సంజ్ఞ గుర్తింపు సమస్యలకు వర్తించబడుతుంది. వద్ద మరింత తెలుసుకోండి డైనమిక్ టైమ్ వార్పింగ్ అవలోకనం .