Anwenden des funktionellen PCA-Ergebnisses auf die neuen beobachteten FunktionsdatenIch habe Funktionskurven von ID 1 bis ID 80. Ich konnte das Ergebnis der funktionalen PCA-Analyse vom JMP Functional Data Explorer erhalten. Jetzt möchte ich entsprechende fPCA-Werte für neu beobachtete Kurven erhalten, beispielsweise ID 81. Wie kann ich das machen?
Betreff: Anwenden des funktionellen PCA-Ergebnisses auf die neuen beobachteten FunktionsdatenEs ist möglich, aber es sind ein paar Schritte nötig.
- Behalten Sie die ursprünglichen Funktionsdaten bei (Kurven 1 bis 80).
- Speichern Sie ein Skript für die ursprüngliche Analyse. Möglicherweise möchten Sie unnötige Modelle entfernen und nur das Modell für die FPCs behalten, die Sie in Zukunft verwenden möchten.
- Erstellen Sie eine Validierungsspalte und füllen Sie sie für die Zeilen mit den Originalfunktionen mit 0.
- Fügen Sie Zeilen mit der neuen Funktion hinzu (Kurve 81) und weisen Sie die Validierung 1 zu.
- Führen Sie das Skript aus, das zur Anpassung des ursprünglichen Funktionsmodells verwendet wurde, stellen Sie jedoch sicher, dass die Validierungsdatenspalte in die Validierungsanalyserolle umgewandelt wird. FDE muss das Modell noch einmal an die Trainingsdaten anpassen, bewertet dann aber gleichzeitig die Zeilen im Validierungssatz.
- Speichern Sie Zusammenfassungen, um die FPCs zu extrahieren.
Betreff: Anwenden des funktionellen PCA-Ergebnisses auf die neuen beobachteten FunktionsdatenDie derzeitige Möglichkeit hierfür besteht darin, eine Validierungsspalte zu erstellen (sofern Sie noch keine haben), sodass die neuen Beobachtungen als Validierungsdaten gelten. Wenn Sie FDE neu starten, werden die Modelle wieder an den ursprünglichen Trainingsdatensatz angepasst, wobei die Validierungszeilen beibehalten werden.
Die FPC-Scores werden für die Validierungsdaten berechnet und Sie können Zusammenfassungen speichern, um sie in einer Datentabelle abzulegen.
