함수 데이터 익스플로러의 개요 ~함수 주성분 분석과 다양한 이용 사례~ (일본어)함수 데이터 탐색기(FDE; Functional Data Explorer) 플랫폼은 함수 데이터, 신호 데이터 및 시계열 데이터를 분석하는 플랫폼입니다. 함수 데이터에 대해 특징을 나타내는 함수 주성분을 추출하여 차원 축소를 행하고, 함수 데이터의 판별, 예측 모델의 작성 등을 할 수 있습니다.
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함수 데이터 탐색기 개요 및 함수 주성분 분석(5분 34초)
- 함수 데이터에 대해, 함수 데이터의 특징량으로서 함수 주성분을 추출하는 단계;
- 이 후에 설명하는 이용예 1~이용예 2에서 어떤 것을 설명할 것인가.
이용예 1: 함수 데이터를 이용한 샘플의 분류 (16분 52초)
- 함수 데이터 탐색기의 기본 사용법
- 다양한 함수를 함수 주성분을 사용하여 다양한 함수를 분류하는 방법에 대해
이용예 2: 함수 데이터를 이용한 특성값 예측(12분 49초)
- 함수 데이터로부터 함수 주성분을 추출하여 함수 주성분을 설명 변수, 특성값을 목적 변수로 하여 회귀 모델을 적용하는 예
- 응답 값의 변동에 영향을 미치는 함수의 모양을 탐색합니다.
이용예 3: 함수 응답 실험 계획(11분 27초)
- 함수 데이터로부터 함수 주성분을 추출하고 그것을 반응으로 할 때 인자와의 관계를 조사하는 예
- 함수 실험 계획 분석 옵션을 사용합니다.
이용예 4: 스펙트럼 데이터 분석(12분 29초)
- 스펙트럼 데이터 분석을 위해 웨이블릿 모델을 적용합니다.
- 웨이블릿 실험 계획 분석을 사용하여 스펙트럼 모양과 다양한 요인 간의 관계를 조사합니다.
Advanced Statistical Modeling일본어Predictive Modeling and Machine Learning
