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Hauptkomponenten-Filterskript

Hallo,

 

Mir ist aufgefallen, dass es keine Möglichkeit gibt, nach Hauptkomponenten zu filtern, wenn man in JMP nur ein Score-Plot betrachtet. Wenn Sie jedoch die Funktion „Zusammenfassung“ in JMP verwenden, gibt es einen Filter zum Durchsuchen dieser Hauptkomponenten (siehe Hervorhebung im Foto).

Ich habe das Skript durchgesehen und es scheint, als würde der Partiturplot einfach das Zusammenfassungsplotskript verwenden, aber alle anderen Komponenten außer dem Partiturplot entfernen.

Estimation Method( "Default" ),
 "on Correlations",
 Summary Plots( 0 ),
 Score Plot( 2 ),
 SendToReport(
  Dispatch(
   {"Score Plot"},
   "101",
   ScaleBox,
   {Format( "Fixed Dec", 12, 1 ), Min( -7.65511111111111 ),
   Max( 6.12868740740741 ), Inc( 2.5 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Score Plot"},
   "100",
   ScaleBox,
   {Min( -9.25066666666667 ), Max( 17.0666666666667 ), Inc( 5 ),
   Minor Ticks( 0 )}
  )
 )
)

 

 

Ich erstelle ein Dashboard und benötige nur das Score-Plot mit diesem Hauptkomponentenfilter. Gibt es überhaupt eine Möglichkeit, diesen Hauptkomponentenfilter zum Skript hinzuzufügen?

Danke!

 

 

 

 

InhaltsorganisationDatenexploration und -visualisierungBetreff: Hauptkomponenten-Filterskript

Habe gerade das Problem gelöst! habe die Zeilenlegende gefunden, indem ich mit der rechten Maustaste auf die Abbildung geklickt habe. Viel einfacher als erwartet.

Betreff: Hauptkomponenten-Filterskript

Hallo Mike,

 

Wie können Sie die Datenpunkte in den Diagrammen der Hauptkomponentenanalyse nach Gruppen einfärben, wie Sie es getan haben?

Ich bin PCA-Neuling und habe gerade gelernt, dies in JMP zu verwenden. Ich habe die Gruppeneinstellung in der Ladeoberfläche von PCA nicht gefunden und konnte das überhaupt nicht erreichen.Dein Beitrag hat mir etwas Hoffnung gegeben.

 

Danke

Diana

Betreff: Hauptkomponenten-Filterskript

Wenn Sie innerhalb der PCA-Plattform bleiben möchten, können Sie den Abschnitt „Zusammenfassungsdiagramme“ verwenden und die anderen Elemente einfach ausblenden.Ein potenzieller Nachteil dieser Methode besteht darin, dass jede Anpassung, die der Benutzer an seiner JMP-Instanz vornimmt, zu unerwünschten Auswirkungen auf Ihren Bericht führen kann.Beispielsweise kann es sein, dass der Benutzer die Ladematrix automatisch öffnet, wenn er eine PCA ausführt.

 

Hier ist eine Methode, um die anderen Elemente auszublenden:

names default to here(1);

dt = Open("$Sample_data/iris.jmp");

pc = dt << Principal Components(
 Y( :Sepal length, :Sepal width, :Petal length, :Petal width ),
 Estimation Method( "Default" ),
 "on Correlations"
);

//Hide the unwanted elements - there is a lot to take in here, see
// pc << Get XML and use web searches for xpath to learn more.
(pc << XPath( "//TableBox" )) << Visibility(Collapse);
(pc << XPath( "//BorderBox[PictureBox]" ))[2] << Visibility(Collapse);
(pc << XPath( "//BorderBox[CheckBoxBox]" )) << Visibility(Collapse);

Eine andere Möglichkeit könnte darin bestehen, die Ergebnisse als Spalten zu exportieren und dann das Diagramm mit dem Graph Builder und entweder Spaltenumschaltern oder einigen Kombinationsfeldern mit einem Skript zum Löschen und Neuerstellen des Diagramms zu generieren.