我有一个有趣的问题需要解决。目的是根据加速度，滚动俯仰偏航等对记录为传感器数据的手势进行分类。每个手势都具有固定的值阵列。目标是使用监督学习算法对手势进行分类。
以下是有关数据性质的一些细节。每个手势包括：
1. 40行
2. 6列（加速度X，Y，Z，角速度X，Y，Z）
每个手势基本上有40 x 6个浮点值，即传感器数据。
以下是示例数据https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tW1xJqnNZa1PhVDAE-ieSVbcdqhT8XfYGy8ErUEY_X4/edit?usp=sharing
的链接此文件有16个属于同一类的手势。还有其他值，但首先让我们使用上面列出的六个列。所有示例手势都属于第1类。
假设有十种类型的手势。一旦训练了分类器，模型的预测应该是新手势所属的十个类别之一。类的数量是固定的，每个数据点中的值也是常量（40x6）。
以下是我向社区提出的问题：
有关如何解决问题的任何建议都会有所帮助。提前谢谢。
所以这就是我到目前为止所做的事情，我仍然坚持如何将其转换为合适的格式，并将其输入分类器。我将使用sklearn完成任务。 Create Pandas dataframe with list as values in rows