Panoramica di Functional Data Explorer -Analisi dei componenti principali funzionali e vari casi d'uso- (giapponese)La piattaforma "Functional Data Explorer" (FDE) è una piattaforma per l'analisi di dati funzionali, dati di segnali e dati di serie temporali. Per i dati della funzione, è possibile estrarre i componenti principali della funzione che rappresentano le funzionalità ed eseguire la riduzione della dimensionalità per discriminare i dati della funzione e creare modelli di previsione.
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Panoramica di Esplora dati funzionali e analisi dei componenti principali funzionali (5:34)
- Per i dati funzionali, estrazione dei componenti principali della funzione come caratteristiche dei dati funzionali.
- Che tipo di cose verranno spiegate negli esempi di utilizzo 1 e 2, che verranno spiegati in seguito?
Esempio di utilizzo 1: Classificazione del campione utilizzando dati funzionali (16:52)
- Utilizzo di base di Function Data Explorer
- Come classificare varie funzioni utilizzando componenti principali funzionali
Esempio di utilizzo 2: previsione del valore caratteristico utilizzando i dati della funzione (12:49)
- Un esempio di estrazione dei componenti principali della funzione dai dati della funzione e dell'adattamento di un modello di regressione utilizzando i componenti principali della funzione come variabili esplicative e i valori caratteristici come variabili oggettive
- Cerca la forma della funzione che influisce sulla variabilità dei valori di risposta.
Caso d'uso 3: progettazione di esperimenti di risposta funzionale (11:27)
- Un esempio di estrazione dei componenti principali della funzione dai dati della funzione e dell'esame della loro relazione con i fattori quando li si utilizza come risposte
- Approfitta delle opzioni nell'analisi della progettazione funzionale degli esperimenti.
Caso d'uso 4: analisi dei dati spettrali (12:29)
- Un modello wavelet è predisposto per l'analisi dei dati spettrali.
- L'analisi Wavelet design degli esperimenti viene utilizzata per studiare la relazione tra la forma spettrale e vari fattori.
Modellazione statistica avanzataingleseModellazione predittiva e Machine Learning
