只是一些在物理系统建模中的特征提取领域工作的人的一些快速想法，例如：您想找到您有兴趣分类的不同行为的最简单和最强的区分特征。

不过，首先：您是否事先知道您希望分类的行为的全部范围？如果没有，问题将更加困难。如果你这样做了，那就集思广益，讨论关键的非重叠差异。唉，你提到喝酒和倒酒，但喝酒是倒酒的一个子集，目标是饮酒者的嘴。因此，您可能需要一些与数据不同的特征，例如绝对空间中罐子的高度（除非您允许人们坐着喝酒等）。如您所见，假设和背景是解决这些问题的一切，并且期望根据三个数字的单一轨迹对人类行为进行分类听起来不像是解决问题的可靠方法，如前所述。

那么更重要的是，您应该考虑您实际上要解决的最终问题是什么？对于这种情况，您还能衡量或了解什么？

如果您对上下文有更多了解，可能的特征可能包括轨迹线性度的度量，或者相反，轨迹中的曲率半径。另外，测量罐子的旋转量（但你只有一个点吗？在这种情况下，你已经失去了一个有价值的特征......），或者随着时间的推移寻找不同运动和旋转模式的集群，并将您的轨迹分成分段。但是，如果您对要解决的问题的上下文没有更多了解，那么这些都没有帮助。