Anwenden des funktionellen PCA-Ergebnisses auf die neu beobachteten funktionellen DatenIch habe Funktionskurven von ID 1 bis ID 80. Ich konnte das Ergebnis der funktionellen PCA-Analyse aus dem JMP-Funktionsdaten-Explorer abrufen. Jetzt möchte ich entsprechende fPCA-Werte für neu beobachtete Kurven erhalten, sagen wir ID 81. Wie kann ich das machen?
Betreff: Anwenden des funktionellen PCA-Ergebnisses auf die neu beobachteten funktionellen DatenEs ist möglich, aber es gibt ein paar Schritte.
- Behalten Sie die ursprünglichen Funktionsdaten (Kurven 1 bis 80).
- Speichern Sie ein Skript für die ursprüngliche Analyse. Möglicherweise möchten Sie unnötige Modelle entfernen und nur dasjenige für die FPCs behalten, die Sie in Zukunft verwenden möchten.
- Erstellen Sie eine Validierungsspalte und füllen Sie sie mit 0 für die Zeilen mit den ursprünglichen Funktionen.
- Fügen Sie Zeilen mit der neuen Funktion hinzu (Kurve 81) und weisen Sie Validation of 1 zu.
- Führen Sie das Skript aus, das zum Anpassen des ursprünglichen Funktionsmodells verwendet wurde, aber stellen Sie sicher, dass die Validierungsdatenspalte in die Validierungsanalyserolle umgewandelt wird. FDE muss das Modell erneut an die Trainingsdaten anpassen, bewertet dann aber gleichzeitig die Zeilen im Validierungssatz.
- Zusammenfassungen speichern, um die FPCs zu extrahieren.
Betreff: Anwenden des funktionellen PCA-Ergebnisses auf die neu beobachteten funktionellen DatenDie derzeitige Vorgehensweise besteht darin, eine Validierungsspalte zu erstellen (falls Sie noch keine haben), damit die neuen Beobachtungen als Validierungsdaten betrachtet werden. Wenn Sie FDE neu starten, werden die Modelle wieder an den ursprünglichen Trainingsdatensatz angepasst, der die Validierungszeilen enthält.
Die FPC-Scores werden für die Validierungsdaten berechnet, und Sie können Zusammenfassungen speichern, um sie in einer Datentabelle zu platzieren.
