Training dataset for trajectory classification

Dataset generated by TrajPy for training a trajectory classifier. For more details: https://trajpy.readthedocs.io Classes: normal diffusion, direct motion, anomalous diffusion and confined. Columns: alpha: anomalous exponent ratio: mean squared displacement ratio df: fractal dimension anisotropy: radius of gyration anisotropy kurtosis: radius of gyration kurtosis straightness: similarity to a straight trajectory gaussianity: similarity to a Gaussian distribution trappedness: probability of being trapped diffusivity: short-time diffusion coefficient efficiency: movement efficiency本数据集由TrajPy生成，用于轨迹分类器的训练。更多详细信息请访问：https://trajpy.readthedocs.io 数据集包含四类样本：正常扩散、直接运动、反常扩散以及受限运动。 数据集的特征列及对应解释如下： - 反常指数（alpha）：反常指数 - 均方位移比（ratio）：均方位移比值 - 分形维数（df）：分形维数 - 回转半径各向异性（anisotropy）：回转半径各向异性 - 回转半径峰度（kurtosis）：回转半径峰度 - 轨迹平直度（straightness）：与直线轨迹的相似程度 - 高斯性（gaussianity）：与高斯分布的相似程度 - 被困概率（trappedness）：被捕获的概率 - 短时扩散系数（diffusivity）：短时扩散系数 - 运动效率（efficiency）：运动效率

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于轨迹分类的训练数据集，由TrajPy生成，包含四个运动类别：正常扩散、直接运动、异常扩散和受限运动。数据集提供了多个特征列，如异常指数和分形维度，以支持分类任务，适用于研究细胞或纳米颗粒的扩散行为。