Functional Data Explorer 概览 - 函数主成分分析和各种用例 -（日语）“Functional Data Explorer”（FDE）平台是一个分析功能数据、信号数据和时间序列数据的平台。对于函数数据，可以提取代表特征的函数主成分，进行降维，从而判别函数数据，建立预测模型。
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Functional Data Explorer 概述和功能主成分分析 (5:34)
- 对于函数数据，提取函数的主成分作为函数数据的特征。
- 后面会解释的用法示例1和2会解释什么样的东西？
使用示例 1：使用功能数据进行样本分类 (16:52)
- Function Data Explorer 的基本用法
- 如何使用功能主成分对各种功能进行分类
使用示例 2：使用函数数据预测特征值 (12:49)
- 从函数数据中提取函数主成分并以函数主成分为解释变量、特征值为目标变量拟合回归模型的例子
- 搜索影响响应值可变性的函数形状。
用例 3：功能响应实验设计 (11:27)
- 从函数数据中提取函数主成分并在将它们用作响应时检查它们与因素的关系的示例
- 利用实验分析的功能设计中的选项。
用例 4：光谱数据分析 (12:29)
- 小波模型适用于光谱数据的分析。
- 实验分析的小波设计用于研究光谱形状与各种因素之间的关系。
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