我正在阅读有关聚类在人体运动分析中的应用的文章。我从随机数开始,应用了k-means聚类算法,但我希望有一些图来圈出图中所示的集群。基本上,这些线代表了运动轨迹。我将欣赏关于如何获得一个人的运动轨迹的想法。应用程序是患者监控,其中轨迹将用于异常行为活动。
我将使用kinect并记录基于骨骼跟踪的运动轨迹。因此,我将记录头部、肩部和躯干关节的4个四元数值,以及为这些关节组合的RGBD (红绿蓝深度)。因此,总共有4*3 +3= 15个时间序列。因此,有15个变量。如何将它们转换为表示如下所示的轨迹,然后将聚类应用于集群轨迹。集群将允许分类。
有没有人能展示一下如何获得与附件类似的图表?

以及如何将每个人的15个时间序列融合并转换为单个轨迹。该图说明了为时间序列生成的聚类数。提前谢谢你。
发布于 2014-06-18 08:05:35
K-means不适合轨迹。
它需要能够计算平均均值(这就是为什么它被称为“k-”)。拥有一个稳定、合理的均值是很重要的。但是一些时间序列的平均值有多大意义,即使你可以定义它(例如,这些序列没有不同的长度,不同的移动速度)?
尝试分层聚类和多变量动态时间扭曲。
https://stackoverflow.com/questions/24272816
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