Descripción general de Functional Data Explorer -Análisis de componentes principales funcionales y varios casos de uso- (japonés)La plataforma "Functional Data Explorer" (FDE) es una plataforma para analizar datos funcionales, datos de señales y datos de series temporales. Para los datos de funciones, puede extraer componentes principales de funciones que representan características y realizar una reducción de dimensionalidad para discriminar datos de funciones y crear modelos de predicción.
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Descripción general de Functional Data Explorer y análisis de componentes principales funcionales (5:34)
- Para datos funcionales, extraer los componentes principales de la función como características de los datos funcionales.
- ¿Qué tipo de cosas se explicarán en los ejemplos de uso 1 y 2, que se explicarán más adelante?
Ejemplo de uso 1: clasificación de muestras usando datos funcionales (16:52)
- Uso básico de Function Data Explorer
- Cómo clasificar varias funciones usando componentes principales funcionales
Ejemplo de uso 2: Predicción de valores característicos utilizando datos de funciones (12:49)
- Un ejemplo de extracción de componentes principales de funciones a partir de datos de funciones y ajuste de un modelo de regresión utilizando componentes principales de funciones como variables explicativas y valores característicos como variables objetivas
- Explore la forma de la función que afecta la variabilidad de los valores de respuesta.
Caso de uso 3: Diseño de experimento de respuesta funcional (11:27)
- Un ejemplo de cómo extraer los componentes principales de la función de los datos de la función y examinar su relación con los factores al usarlos como respuestas
- Aprovecha las opciones en el Diseño Funcional de Análisis de Experimentos.
Caso de uso 4: análisis de datos espectrales (12:29)
- Se ajusta un modelo wavelet para el análisis de los datos espectrales.
- El diseño wavelet del análisis de experimentos se utiliza para investigar la relación entre la forma espectral y varios factores.
Modelado Estadístico AvanzadoinglésModelado predictivo y aprendizaje automático
