<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich suche nach den besten Möglichkeiten, multivariate Daten für weitere Untersuchungen zu präsentieren. Die Erfahrung hat gezeigt, dass es für Menschen schwierig sein kann zu verstehen, was Scores und Belastungsdiagramme in PCA ihnen sagen und wie ähnlich verschiedene Cluster einander sind. Ich kann T2-Werte von der multivariaten Kontrollkartenplattform (nach Angabe einer Trainingsgruppe) und den kritischen Wert mithilfe der Formel in der Dokumentation abrufen.
Ich möchte die Punkte einfärben/die Markierungen ändern, um verschiedene Gruppen hervorzuheben. Es ist einfach, die Markierungen einzufärben/zu ändern, um den Trainingssatz und die Punkte zu identifizieren, die den kritischen Wert überschreiten/unterschreiten.
Ich möchte die Clustering-Plattform verwenden, um die Punkte mit der Anforderung zu gruppieren, dass alle Punkte im Trainingssatz in einem einzigen Cluster gruppiert werden. Gibt es eine andere intelligente Möglichkeit, als die Clustering-Plattform mehrmals mit zunehmender Anzahl von Clustern auszuführen, bis weniger als 95 % der Punkte in der Trainingsgruppe nicht mehr im selben Cluster sind?
Was ist der beste Weg, um die verschiedenen Farblayouts (bestanden/nicht bestanden, Cluster, bekannte Gruppen usw.) zu speichern, damit sie mit JSL zwischen ihnen umgeschaltet werden können?
Hat jemand andere Ideen, wie man die Daten untersuchen/darstellen kann (außer Parallelplot, Sternplots, Streudiagramme oder Kontrolldiagramme der Hauptkomponenten)?
Nur eine Teilantwort, aber bitte beachten Sie, dass Zeilenzustände (Farben, Markierungen usw.) als (Zeilenzustands-)Spalten in einer Tabelle beibehalten werden können. Nach dem Speichern auf diese Weise können Sie die Zeilenstatus einfach über JSL oder manuell wiederherstellen. Siehe zum Beispiel: JMP: Anpassen und Speichern von Zeilenstatusmarkierungen – YouTube
