用python代码演示一下机器学习基于惯性传感器手势识别

机器学习基于惯性传感器手势识别的 Python 代码示例相对复杂，因为需要涉及到数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。以下是一个简单的代码示例，其中仅包含数据预处理和模型训练的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

# 读取数据文件
data = pd.read_csv("gesture_data.csv")

# 分离特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 数据标准化
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 训练SVM模型
classifier = SVC(kernel='rbf', random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行测试
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 输出模型的准确率
print("Accuracy:", np.mean(y_pred == y_test))

在这个示例中，我们首先使用 Pandas 库读取手势数据文件，并将特征和标签分离开来。然后，使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集，并使用 `StandardScaler` 函数对数据进行标准化处理。接下来，我们使用支持向量机（SVM）算法进行分类，使用 `fit` 函数在训练集上训练模型，并使用 `predict` 函数在测试集上进行测试。最后，我们计算模型在测试集上的准确率，并将其输出到控制台上。