Die Functional Data Explorer (FDE)-Plattform ist eine Plattform zur Analyse von Funktionsdaten, Signaldaten und Zeitreihendaten. Für funktionale Daten können Sie die funktionalen Hauptkomponenten extrahieren, die die Merkmale darstellen, und die Dimensionalität reduzieren, um Funktionen wie die Unterscheidung funktionaler Daten und die Erstellung von Vorhersagemodellen auszuführen.
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Überblick über den Functional Data Explorer und die funktionale Hauptkomponentenanalyse (5 Minuten 34 Sekunden)
- Für funktionale Daten: Extrahieren der funktionalen Hauptkomponente als Merkmal der funktionalen Daten.
- Was wird in den später erläuterten Anwendungsbeispielen 1 und 2 erklärt?
Anwendungsbeispiel 1: Proben mithilfe funktionaler Daten klassifizieren (16 Minuten 52 Sekunden)
- Grundlegende Verwendung des Function Data Explorer
- So klassifizieren Sie verschiedene Funktionen anhand funktionaler Hauptkomponenten
Anwendungsbeispiel 2: Kennwerte anhand von Funktionsdaten vorhersagen (12 Minuten 49 Sekunden)
- Beispiel für die Extraktion funktionaler Hauptkomponenten aus Funktionsdaten und die Anpassung eines Regressionsmodells unter Verwendung der funktionalen Hauptkomponenten als erklärende Variablen und charakteristischer Werte als objektive Variablen.
- Erkunden Sie die Form der Funktion, die die Variation der Antwortwerte beeinflusst.
Anwendungsbeispiel 3: Entwurf eines Experiments zur funktionalen Reaktion (11 Minuten 27 Sekunden)
- Beispiel für das Extrahieren der Funktionshauptkomponente aus den Funktionsdaten und deren Verwendung als Antwort zur Untersuchung der Beziehung mit dem Faktor
- Verwenden Sie die Option „Funktionale experimentelle Designanalyse“.
Anwendungsbeispiel 4: Analyse von Spektrumdaten (12 Minuten 29 Sekunden)
- Passen Sie ein Wavelet-Modell an, um die Spektraldaten zu analysieren.
- Mithilfe der experimentellen Wavelet-Designanalyse untersuchen wir die Beziehung zwischen der Form des Spektrums und verschiedenen Faktoren.
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