未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較および分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法シナリオ: 8 つの化合物 A～H があり、各化合物について、既知のカテゴリで時間と温度のデータを 5 回実行* しています。 未知のカテゴリの単一のデータ実行をそれらの既存の実行と比較し、その実行にカテゴリを割り当てることができる必要があります。
進行中のいくつかの事柄についても考慮する必要があるかもしれません。
1) 開始時刻 (加熱の開始時刻とデータ実行の開始時刻) がすべて一致しません。
2) すべての実行が同じ温度で終了するわけではありません (安全上の理由から)
3) これらの化合物の一部は非常に似ており、区別できない場合があります (識別できるかどうかがこの研究の目的です)
データとプロット オーバーレイの画像を添付しました。
これを設定するためにどのツール/機能を使用すればよいかについてのヘルプを探しています。 現時点では、analyze->multivariate などを実行して、各データを他のすべてのデータと比較してテーブルを取得できますが、これではデータのセットと比較することはできません。 また、分析 - > クラスター変数も試しましたが、クラスターが 2 つしか得られず、さらにクラスターを得るように指示する方法がわかりません。 また、初期クラスターを手動でトレーニングする方法もわかりません。 私が試した他のオプションは、曲線全体ではなく、個々の行の値を比較しているようで、比較する必要がある全体像が考慮されていません。
提案されたツール/メソッド/関数の使用方法についてドキュメントを詳しく調べたいのですが、出発点についてアドバイスが必要です。 私は大学を通じてアクセスできるので、すべてではないにしても、ほとんどのオプションにアクセスできるはずです。 より良いオプションがある場合は、他の分析パッケージ (SAS を含む) にもアクセスできます。
スクリプトは問題ありませんが、JMP は初めてで時間の制約があるので、できればスクリプトは使いたくないです。
*私が現在焦点を当てているのは、追加のデータ実行に時間とリソースを費やす前に、少なくとも明らかな不一致を分離できるプロセスを導入することです。
自動化とスクリプト作成消費者および市場調査データアクセスRe: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法ご説明ありがとうございます。 アイデアは素晴らしく聞こえますが、実行するのは非常に困難です。
私の質問は無視していただいて構いません。家電業界は常にコスト削減に努めていますが、費用対効果はどのくらいですか? 温度センサーはどこにありますか? 食品の中にセンサーを設置するのは誰ですか? 消費者にセンサーを設置してもらうにはどうすればよいでしょうか? センサーの清浄度はどうですか？ センサーは 1 つで十分ですか? 鍋内の温度は変化しますが、1 つのセンサーはこれをどのように考慮するのでしょうか? 鍋がエネルギー源の中心にない場合はどうなりますか? 周囲条件の影響は何ですか? 鍋の種類やサイズが違う？ クックトップで複数のバーナーが使用されている場合はどうなりますか? これらの異なる化合物の熱容量はどのくらい異なりますか? 「混合物」の場合、熱容量はどうなるでしょうか? 温度を下げると調理時間が長くなる可能性がありますが、それは消費者が望んでいることですか? 調理中の食品は低温調理でも同じ味になりますか? スパッタやスプラッシュはどのように測定しますか? これは成分の量が影響しているのでしょうか。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法目標は、ユーザーの入力なしで食品の種類を自動的に検出できるデバイスを設計することです。 私の仮説は、化合物が異なれば熱容量も異なるため、加熱に対する反応も異なるだろうというものです。 これは温度センサーで測定できるものです。 ビッグ データ分析 (または当初使用する予定でしたが、時間の制約により使用をやめた AI) を使用すれば、ユーザーの入力なしでこれを測定し、有用な方法で応答できるようになります。 アイデアとしては、たとえ完全に一致させることができなかったとしても (これは明らかに非現実的ですが)、危険温度が類似する範囲で同じ範囲内に収まるのであれば、その最高温度を動的に調整できるということです。 したがって、煙点がはるかに低いココナッツオイルを使用している場合、ストーブはそれを、たとえば煙点が高いコーンオイルとは異なるものとして扱います。 私が最初に調理用脂質を使用したのは、それらが比較的簡単であり、キッチン火災の主な原因だからです。 業界には最高温度が存在します (実際に私が測定した 1 年使用のコンロの最高温度は、自動的に温度を下げ、鍋を十分に低く保つために循環を開始したときの値です)。しかし、コンロの上に置かれているアイテムによっては、その温度が温度はユーザーに危険が存在する温度を超える可能性があります。
あなたは正しいです。タイプが識別された後に何が起こるかのアルゴリズムは事前にプログラムされており、現実世界のデータセットはこのプロジェクトでテストしているものよりもはるかに大きい必要があります。 これは「生命と安全」アプリケーションとしては決して十分な速度ではなく、どのソフトウェアでもそれができません。車に車線アシストが付いているようなものです。 ユーザーが必要に応じて（法定の最大制限まで）オーバーライドするオプションがありますが、ユーザーがコンロから離れてそれを忘れた場合は、化合物が到達しないように動的に調整されます。引火点ははるかに低く、自動発火よりもはるかに低いです。あるいは、バターなどの一部の化合物の場合、潜在的に温度を十分に低く保つことができるため、周囲に飛び散ったりし始めたりしない程度ですらあります。
ご質問いただきありがとうございます。私が概説した方法では意味が通じない可能性があるものについて、外部の視点を得るのは良いことです。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法申し訳ありませんが、私の偏見は実際の状況、実際の製品設計、実際の使用用途などにあります。 あなたのデバイスは正確に何をしているのでしょうか? 食品の種類または食品の種類の組み合わせをどのようにして知り、その情報をコンロの制御システムに送信するのでしょうか? ユーザーからの入力が必要になると思いますか? それとも食品の種類を検出できるセンサーを開発していますか? デバイスは必要ないようですが、ユーザーに食品の種類を入力するように求める UI が必要です。 コンロが食品の種類ごとにエネルギー量と調理時間をどのように変更するかのアルゴリズムがファームウェアにロードされます。 もちろん、考慮すべき変動要素はまだあります（例：測定誤差、鍋内、調理台内の鍋間の誤差、ユニット間の測定誤差など）
もちろん、現実の世界にいる場合は、規制当局の要件も認識しておく必要があります。 これらは、ストーブに隣接する表面で記録される最大許容温度を指定します。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法ははは、そうですね、顧客がマニュアルを読まないのはわかっています。 このデバイスはコンロに直接接続されているため、コンロは電気/誘導レンジに対してどのような加熱入力が選択されているか、またはガス コンロに対してどのガス圧力が出力されているかをソフトウェアに伝えるという考え方です (これは、比較的単純な数学的計算によって実現されます)。ジュールを計算します)。 より大きなコンテキストで特定の食品の種類に関する初期データを取得する方法は、テストキッチンと協力して、テスト調理の対象となるものを実行するたびにコンロにデータを自動的に記録させることです。 ただし、それはすべて私の博士論文プロジェクトの範囲外です。
引き続きご回答いただきありがとうございます。洞察力に感謝します。 これは、昨夜友人が提案した、読み取り値を 10 秒のセグメントに分割して線形回帰と t 検定を実行するというものに似ているように思えます。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法それは当然ですが、消費者の手でこれをどのように制御するのでしょうか? 調理内容に応じてコンロの入力温度を調整するように指示しますか? この場合、消費者はマニュアルを読む必要があります。 頑張ってください。
私はまず、DOE ではなく、さまざまな種類の食品に対して直接サンプリングを行います。 食べ物は性質によって大きく異なる可能性があるため、比較的広い推論スペースが必要です。 サンプリングを行うと、危険温度に到達するために必要な温度の一貫性について、より高い信頼性を確立できます。 次に、食品の種類のさまざまな条件に対してコンロのトップ温度制御を堅牢にします。 これには、変化する食品の種類の極端な「レベル」にわたる設計要素の実験が含まれる場合があります。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法最も重要な点は、曲線自体の全体的な形状です。 私がやろうとしているのは、化合物間の比熱の違いにより、時間の経過に伴う加熱曲線が、問題の化合物（または化学的に関連する一連の化合物）にとって、それを識別できるほどユニークなものになることを示すことです。 ）加熱時の温度データに基づいています。 たとえば、水の熱容量を考慮すると、水の加熱方法は、入力温度が一定である場合の大豆油の加熱方法とは異なるはずです。これは、水は大豆油よりも 1 度加熱するのにより多くのジュールを必要とするためです。
そして、ここでの最終目標は、調理中の品物の実際の危険温度よりも高い可能性のある一定の最高温度に設定するのではなく、加熱するものに基づいてコンロの「危険温度」を変更できるようにすることです。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法時間のデータの種類を変更しました（元のテーブルではカテゴリカルでした...列に単語を入れないでください。あなたの場合、列には測定単位（秒）がありました）。 しかし、実質的な意義についての私の質問には答えられませんでした。 レスポンスは良好なカーブです。 曲線の変化はどの程度実際上重要ですか? 曲線の最も重要な側面 (最大、最小、傾き、曲線など) は何ですか?
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法詳細なご回答ありがとうございます。
1) 私の化合物 A ～ H は「バター」、「コーン」などです。それぞれの化合物を加熱したデータに対して 5 つのテスト実行/列があります。 スクリプト内でバターと中央値を組み合わせているようですね。私の説明が不十分であったにもかかわらず、意図は理解できましたね。
2) これらの列のデータは Cx10 の温度であるため、450 = 摂氏 45 度になります。 熱入力は測定間の時間と同様に一定であるため、温度が応答変数であるべきだと思います。 応答に関心のある特定の変化はありません。興味深いのは、その変化の仕方 (全体の曲線) が、同じ化合物の他のテスト実行の変化の仕方と一致するかどうかです。 具体的には、どの化合物を加熱しているのかを特定するために、時間と温度のデータを使用できますか。 (これが可能かどうかは、調査でテスト中のクエリです。)
3) ここでの問題を理解しているかどうかはわかりませんが、あなたのグラフは機能しましたが、私のグラフは機能しませんでした。したがって、それが間違っていることは間違いなく正しいです。 秒表示を取り除く必要がありましたか?
含まれているスクリプトを使用すると、発生したエラーがどこにあるかがわかると思います。 ここから試してみたいアイデアもいくつか得られました。
ありがとう！
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法JMP Pro と Functional Data Explorer を使用できる場合があります。各時系列は関数 (または曲線またはプロファイル) です。 結果として得られる機能主成分を応答 (Y) または予測子/因子 (X) として使用します。
Re: 未知のカテゴリの新しいデータ実行の比較と分類のために、既知のカテゴリを含むデータから分類を作成する方法コミュニティへようこそ。 私の考え/質問は次のとおりです。
自分が何を見ているのかわかりませんし、具体的なアドバイスを提供できるほどプロセスを理解していません。
1. データテーブルに化合物 AH が表示されません。 化合物を構成する成分は何でしょうか? たとえば、化合物 A は、列として用意されている各成分 (バター、キャノーラ、ココナッツ、トウモロコシなど) の一部である可能性があります。 データ内に 8 つの異なる化合物を含む列が必要です。 どうやら温度の列があるはずです? したがって、最初のステップは、データ テーブルを適切に設定することです。 おそらく各材料の列は問題ありませんが、バター AF を別の列として扱うのは不可能だと思います。
2. 表の中の数字は何ですか? 応答変数は何ですか? これらの応答変数の変化はどれくらい科学的に興味深いのでしょうか?
3. 時間列は連続数値としてフォーマットする必要があります。
グラフ ビルダーで添付したプロットを作成するスクリプトを追加しました。 左上隅のソースの下にある緑色の矢印 (成分と時間) をクリックするだけです。
