Re: DFPCA + 通常の PCA を一緒に行うことは可能ですか?
これまでのところ、典型的な条件 (室温など) に基づいてこれらのデータ シリーズから特定のポイントを選択しましたが、それぞれのデータ シリーズ全体を使用できれば、分析が確実に向上します。
あなたは正しい場所にいるように聞こえます.FDEは、特定のポイントだけでなく、データの出力/形状全体を使用できるはずです.
機能データ分析プラットフォームに DFPCA オプションが表示されます。
モデルをデータに適合させるのではなく、それを使用している理由はありますか? 私の経験では、通常、モデル (赤い三角形...モデル) のフィッティングが最初のステップです。 ただし、ダイレクト FPCA は確かにオプションです。
複数のデータポイントとデータシリーズを実行し、そのすべてで PCA を実行する方法はありますか?
はい。 私の理解が正しければ、FPC プロファイラーまたは (より可能性が高い) FDOE プロファイラーのいずれかを使用します。 FPC プロファイラーは、FPC の変化が出力の形状にどのように影響するかを示し、FDOE プロファイラーは、DOE 入力の変化が出力の形状にどのように影響するかを示します。 以下にスクリーンショットを置き、サンプル データ ファイルを添付しました。
Re: DFPCA + 通常の PCA を一緒に行うことは可能ですか?よくわかりません。 Functional Data Explorer を使用して関数 (データ系列) を分析できます。 各シリーズは個別の機能です。 あなたが尋ねた質問と何が違うのですか？ PCA は関数にあります。
JMPを読みましたか？ FDEに関するヘルプ? 例はあなたの質問に答えるのに役立ちますか?
Re: DFPCA + 通常の PCA を一緒に行うことは可能ですか?@マークベイリーと@Jed_Campbellさん、返信ありがとうございます。
私の質問を読み直すと、質問をうまく説明できなかったと思います。 申し訳ありません。 より具体的な例として、たくさんの材料があり、それぞれについて、分子量、温度全体の密度、およびさまざまな波長での光吸収があるとします。 前者は単一のデータ ポイントであり、通常の PCA を実行する種類のデータですが、後者の 2 つは関数データです。 ただし、異なる x 軸を使用する 2 つの機能データ シリーズがあります。 私の質問は、これら 3 つすべてを一緒に PCA を実行する方法ですか、それとも可能ですか?
モデルをデータに適合させるのではなく、それを使用している理由はありますか? 私の経験では、通常、モデル (赤い三角形...モデル) のフィッティングが最初のステップです。 ただし、ダイレクト FPCA は確かにオプションです。
@Jed_Campbell私が PCA を使用している理由は、それをより理解しているからです。 私が行っていることの目的が関連性を見つけることである場合、そのような異なるタイプのデータに対して別の分析を行う方法がわかりません。 上記の例は、私が行っていること (さまざまな材料の 151 のプロパティ) のより簡略化されたバージョンです。
ありがとう！
DFPCA と通常の PCA を併用することはできますか?こんにちは - 私は論文に取り組んでおり、さまざまな項目の個別のデータ ポイントが多数ありますが、それらのポイントの一部はデータ系列からのものです (さまざまな温度、波長などでの値など)。 これまでのところ、典型的な条件 (室温など) に基づいてこれらのデータ シリーズから特定のポイントを選択してきましたが、それぞれのデータ シリーズ全体を使用できれば、分析が確実に向上します。 機能データ分析プラットフォームに DFPCA オプションが表示されます。 しかし、おそらく私は劣等生であり、それを完全に見逃しています。複数のデータポイントとデータシリーズを実行し、それらすべてを使用して PCA を実行する方法があります。 これは可能でしょうか? JSL という選択肢も受け入れるつもりです。 ただし、私は JSL を知らないので、コードを作成できるようになるまでに数週間かかるとしても、残念ながらそのような時間の柔軟性はありません。
ありがとう！
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