時程數據的 PCA 分析，以按批次 ID 生成 PCA你好，
我有幾個生物反應器數據。 每個生物反應器都有一個 ID（1 到 5）和幾個時間進程曲線變量（溶解氧、pH...）。 我有 20 個時間過程數據變量和 10 個時間點。
當我進行 PCA 分析時，使用 20 個變量作為 Y 列，我獲得了生物反應器數據的得分圖，這很好。 對於每個生物反應器的意義，考慮到 20 個變量，我得到一個時間進程曲線，每批有 10 個數據點。 但我也想獲得一個“Batch ID PCA”，其中每個生物反應器的數據將僅壓縮為一個數據點，我可以識別哪些生物反應器彼此相似。 所以我想得到一個只有 5 個數據點的 PCA 圖，其中這些數據點將考慮（每個生物反應器的 20*10 數據）
我越接近實現這一目標是通過 K-means 集群平台。
有什麼幫助嗎？ 優先使用 JMP 菜單而不是腳本。
我知道另一種選擇是拆分我的矩陣。 因為我在 PCA 分析中獲得時間進程數據的原因是因為我的數據表為列 1= ID；第 2 列 = 時間；第 3-20 列=變量。
如果我每批只能做一行，PCA 分析就會給我想要的結果。 我試圖拆分我的數據，但我沒有成功。如果我可以將我的數據表轉換為列 1= ID;第 2-201 列 - 數據點，我相信 PCA 分析會給我我想要的。
如何將我當前的數據表轉換為 200 個新列？ （前 21 列是時間 1，時間 1 的 20 個變量的值；接下來的 21 列是時間 2，時間點 2 的 20 個變量的值，依此類推）。
非常感謝
回复：時間過程數據的 PCA 分析以通過 Batch ID 生成 PCA你好@gzmorgan0 ,
非常感謝你的回复！
感謝您對可視化分析的意見。 事實上，這是我的第一步，觀察數據並找到奇怪的模式和配置文件。
但是，為此，我真的需要按照我的描述進行 PCA，不幸的是，我對每批都沒有相同的時間點。 那麼還有什麼建議嗎？ 否則，我想我只會將數據導出到 excel 中，並以舊的、無聊的方式每行做一批！
非常感謝您的貢獻
回复：時間過程數據的 PCA 分析以通過 Batch ID 生成 PCA@潮濕,
附件是數據表 Fermentation Process.jmp 的子集 如果您按時間拆分 Y 列（我假設您有相同的時間值），您可以創建您描述的數據表。
Data Table( "Subset of Fermentation Process" ) <<
Split(
Split By( :Time ),
Split( :Ethanol, :Temp, :Molasses Feed, :NH3 Feed, :Air, :Tank Level, :pH ),
Group( :BatchID ),
Remaining Columns( Drop All ),
Sort by Column Property
);
但是，我堅信可視化分析，如果您的數據集不是太大，建議在其他建模之前將其作為第一個分析。
因此，在您的 PCA 之前，我建議您使用 ID 作為 GraphBuilder 中的疊加和顏色變量按時間繪製 20 個變量中的每一個，以獲得對時間模式和反應器一致性的一些直覺。 如果您有 JMP PRO FDE，除了可以縮放、過濾和對齊數據（時間扭曲）的方法之外，它還會創建這些圖，這非常棒。然而，視覺分析可能會導致比特徵向量更直觀的判別變量。 考慮下面的 NH3 進料與時間圖。 BatchID 6、29、33 和 47 具有不同的時間模式，尤其是在時間 1.5 之前和時間 7 之後。開始穩定性和結束穩定性的度量可能是質量度量的更好預測指標，並且通常更容易向不精通 PCA 的其他人解釋。
只是一些建議。 祝你好運！
回复：時間過程數據的 PCA 分析以通過 Batch ID 生成 PCA你好，
感謝你的回复。 不幸的是，我沒有 JMP Pro。 還有什麼建議嗎？
最好的，
回复：時間過程數據的 PCA 分析以通過 Batch ID 生成 PCA你見過什麼功能數據瀏覽器可以做？ 本文檔包含與您的案例相關的生物燃料發酵示例。
