對時程資料進行 PCA 分析，以按批次 ID 產生 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）和幾個時程曲線變數（溶氧、pH...）。 我有 20 個時間過程資料變數和 10 個時間點。
當我進行 PCA 分析時，使用 20 個變數作為 Y 列，我獲得了生物反應器數據的得分圖，這很好。 這意味著對於每個生物反應器，我都會得到一個考慮 20 個變數的時程概況，每批有 10 個數據點。 但我還想獲得一個“Batch ID PCA”，其中每個生物反應器的數據將被壓縮為一個數據點，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）
我透過 K-means 集群平台更接近實現這一目標。
有什麼幫助嗎？ 優先使用 JMP 選單而不是腳本。
我知道一種選擇是分割我的矩陣。 因為我在 PCA 分析中獲得時間過程資料的原因是因為我的資料表為列 1= ID;第 2 列=時間；第 3-20 列=變數。
如果我只能為每批製作一行，則 PCA 分析將給出我想要的結果。 我嘗試過分割數據，但沒有成功。如果我可以將我的資料表轉換為列 1= ID;第 2-201 列 - 資料點，我相信 PCA 分析會給我我想要的。
如何將目前資料表轉換為 200 個新欄位？ （第一列 21 列是時間 1，時間 1 的 20 個變數的值；接下來的 21 列是時間 2，時間點 2 的 20 個變數的值，依此類推）。
非常感謝
回覆：對時程資料進行 PCA 分析，以按批次 ID 產生 PCA你好@gzmorgan0 ,
非常感謝你的回覆！
我感謝您對可視化分析的意見。 事實上，這是我的第一步，觀察數據並發現奇怪的模式和輪廓。
然而，為此我確實需要按照我的描述進行 PCA，不幸的是我沒有為每批提供相同的時間點。 那麼還有其他建議嗎？ 否則我想我只會將資料匯出到 Excel，並以舊的、無聊的方式每行執行一批！
非常感謝您的貢獻
回覆：對時程資料進行 PCA 分析，以按批次 ID 產生 PCA@潮濕,
附件是資料表 Fermentation Process.jmp 的子集。如果您按時間拆分 Y 列（我假設您具有相同的時間值），則可以建立您描述的資料表。
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
);
然而，我是可視化分析的堅定擁護者，如果您的資料集不太大，在其他建模之前，建議將其作為第一個分析。
因此，在進行 PCA 之前，我建議您使用 ID 作為 GraphBuilder 中的覆蓋和顏色變量，按時間繪製 20 個變量中的每一個，以獲得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、過濾和對齊資料（時間扭曲）的方法之外，它還會創建這些圖，這非常棒。然而，視覺分析可能會產生比特徵向量更直觀的判別變數。 考慮下面的 NH3 進料與時間關係圖。 BatchID 6、29、33 和 47 具有不同的時間模式，特別是在時間 1.5 之前和時間 7 之後。開始穩定性和結束穩定性的測量可能是品質度量的更好預測指標，並且通常更容易向不熟悉 PCA 的其他人解釋。
只是一些建議。 祝你好運！
回覆：對時程資料進行 PCA 分析，以按批次 ID 產生 PCA你好，
感謝你的回覆。 不幸的是我沒有 JMP Pro。 還有其他建議嗎？
最好的，
回覆：對時程資料進行 PCA 分析，以按批次 ID 產生 PCA你看到了什麼嗎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範例。
