خوشه‌بندی الگوهای سینماتیکی دوندگان: مطالعه مقایسه‌ای روش‌های سلسله‌مراتبی، K-Means و خوشه‌بندی زمانی عمیق مبتنی بر تحلیل مؤلفه‌های اصلی و یادگیری سرتاسری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه بیومکانیک ورزشی و رفتار حرکتی، دانشکده علوم ورزشی، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران

2 گروه بیومکانیک ورزشی، دانشکده علوم ورزشی، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران

3 دانشیار دانشکده علوم ریاضی و آمار دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران

10.22037/sjrm.2025.117446.3363

چکیده

مقدمه و اهداف

در پژوهش‌های بیومکانیکی، عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی یادگیری عمیق معمولاً برای شناسایی الگوهای حرکتی همگن در دوندگان هنوز ناشناخته است. هدف این مطالعه مقایسه عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و K-means مبتنی بر PCA با الگوریتم خوشه‌بندی زمانی عمیق مبتنی بر نگاشت سرتاسری داده‌ها در شناسایی گروه‌های دوندگان با الگوی حرکتی مشابه، بر اساس داده‌های سینماتیک مفصل مچ پا بود.

مواد و روش ها

زوایای سه‌بعدی مفصل مچ پا از ۱۰۸ بزرگسال سالم (سن: ۴۲/۲ ± ۴۵/۲۲ سال، قد: ۱۱/۰ ± ۶۹/۱ متر، توده بدن: ۵۴/۹ ± ۶۴/۶۴ کیلوگرم، جنسیت: ۵۵ مرد، ۵۳ زن) حین دویدن با پای برهنه تعیین شدند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی عمیق زمانی، سلسله‌مراتبی و K-means با استفاده از زوایای مفصل مچ پا حین دویدن آموزش داده شدند. پس از خوشه‌بندی، عملکرد و دقت خروجی هر الگوریتم در شناسایی خوشه‌های با الگوی حرکتی همگن با محاسبه شاخص‌های ارزیابی خوشه‌بندی، مورد ارزیابی قرار گرفتند.

یافته ها

در تفکیک خوشه‌ها، الگوریتم خوشه‌بندی عمیق زمانی با امتیاز سیلوئت ۷۴/۰ و DB Index برابر با ۳۵/۰، نشان داد که در مقایسه با دو الگوریتم دیگر از عملکرد و دقت خروجی بهتری برخوردار است. این الگوریتم ۳ خوشه مجزا را با نرخ ناسازگاری ۲ درصد شناسایی کرد.

نتیجه گیری

یافته‌های این مطالعه نشان می‌دهد که الگوریتم خوشه‌بندی زمانی عمیق در مقایسه با روش‌های سنتی مانند خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و K-means، عملکرد بهتری در شناسایی الگوهای حرکتی همگن دوندگان دارد. دقت بالاتر و نرخ ناسازگاری پایین‌تر این الگوریتم، آن را به گزینه‌ای مناسب برای تحلیل داده‌های سینماتیک در پژوهش‌های بیومکانیکی تبدیل می‌کند. این نتایج می‌تواند درک و تحلیل الگوهای حرکتی را بهبود بخشد و به تدوین استراتژی‌های کارآمد جهت تجویز مداخلات هدفمند کمک کند.

واژه های کلیدی

دویدن، زوایای مفصل مچ پا، الگوریتم خوشه بندی عمیق زمانی، الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی، خوشه بندی k-means

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Clustering Kinematic Patterns of Runners: A Comparative Study of Hierarchical, K-Means, and Deep Temporal Clustering Based on PCA and End-to-End Learning

نویسندگان [English]

  • Zaniar Mohamadi 1
  • Mansour Eslami 2
  • Rohollah Yousefpour 3
1 Sports Biomechanics and Motor Behavior, Sports Science faculty, Mazandaran University, Babolsar, Iran
2 Faculty of Sport biomechanics/ Sport Sciences department/ University of Mazandaran/ Babolsar/ Iran
3 Unit of Computer Sciences, Department of Mathematical Sciences, University of Mazandaran, Babolsar, Iran
چکیده [English]

Background and Aims: Current biomechanical research lacks comprehensive investigation of deep learning clustering algorithms for identifying homogeneous running movement patterns. This study compares PCA-based hierarchical clustering and K-means algorithms with an end-to-end deep temporal clustering approach, using ankle joint kinematic data to group runners with similar movement patterns.

Materials and Methods: Three-dimensional ankle joint angles were obtained from 108 healthy adults (age: 22.45 ± 2.42 years, height: 1.69 ± 0.11 m, body mass: 64.64 ± 9.54 kg, sex: 55 males, 53 females) during barefoot running. Deep temporal clustering, hierarchical clustering, and K-means algorithms were trained using ankle joint angles during running. Following clustering, the performance and accuracy of each algorithm in identifying homogeneous movement clusters were evaluated using clustering validation metrics.

Results: In cluster separation, the deep temporal clustering algorithm demonstrated superior performance and output accuracy compared to the other two algorithms, achieving a silhouette score of 0.74 and a DB index of 0.35. This algorithm identified three distinct clusters with a clustering inconsistency rate of 2%.

Conclusion: The findings indicate that the deep temporal clustering algorithm outperforms traditional methods such as hierarchical clustering and K-means in identifying homogeneous movement patterns among runners. Its higher accuracy and lower learning error make it a suitable choice for analyzing kinematic data in biomechanical research. These results can enhance the understanding and analysis of movement patterns and contribute to the development of effective strategies for prescribing targeted interventions.

Keywords: Running, Ankle joint angles, Deep temporal clustering, Hierarchical clustering algorithm, k-means clustering.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Running
  • Ankle joint angles
  • Deep temporal clustering
  • Hierarchical clustering algorithm
  • k-means clustering

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 31 اردیبهشت 1404
  • تاریخ دریافت: 14 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری: 17 اردیبهشت 1404
  • تاریخ پذیرش: 31 اردیبهشت 1404
  • تاریخ اولین انتشار: 31 اردیبهشت 1404