EE559-Project_Hand-姿势

EE559-Project_Hand-姿势 在这个项目中，我尝试处理UCI设置的手势数据，具体来说，它有12位志愿者展示手势，并将这些姿势从第1到第5姿势设置为第1到第5类。我试图知道我们的机器是否可以找出这些姿势。 并且如果不同的姿势将在每个分类中显示相同的相似精度。 为了弄清楚，我首先通过删除未标记的数据对数据进行预处理，然后将特征提取为13个特征，重新缩放，尺寸调整（使用PCA），使用交叉验证（保留一个用户）。 我选择感知器，SVM，朴素贝叶斯，KNN和神经网络（MLP）作为我的分类器，与所有这些进行比较，我从C：0.10404983103657856的多项式SVM中获得了最佳性能，其测试得分为0.921312753105729。