Analisi e classificazione dei dati funzionali: come calcolare l'FPC di nuovi dati (non visti dall'adattamento originale) utilizzando la base di Fourier del modello iniziale?CIAO!
Sto eseguendo un esperimento utilizzando diversi sensori da un esperimento di laboratorio in cui sono stato in grado di raccogliere circa 700 campioni, ciascuno con circa 200 punti di dati funzionali, ho utilizzato Functional Data Explorer per la riduzione dimensionale attraverso l'adattamento di un Fourier base e quindi i corrispondenti FPC.
Sto seguendo l'esempio "Processo di fermentazione" trovato nella documentazione (pagina 299 del manuale JMP 16.2), in seguito eseguirò un classificatore per identificare la classe 0 o 1, che è già etichettata negli stessi dati. Tutto bene finora, ma come posso testare questo classificatore rispetto a dati invisibili? come posso ottenere gli FPC corrispondenti dai nuovi dati utilizzando l'adattamento di Fourier originale ??
Grazie molto!!
Ruale
AnaliticaRi: Analisi e classificazione dei dati funzionali: come calcolare l'FPC di nuovi dati (non visti dall'adattamento originale) utilizzando la base di Fourier del modello iniziale?CIAO @RiztCL ,
Il modo più semplice per utilizzare un modello funzionale predefinito per i nuovi dati senza modificarlo aggiungendo i nuovi dati all'interno consiste nel creare una colonna di convalida e utilizzarla nella finestra di dialogo Functional Data Explorer.
Quando crei la colonna di convalida, puoi quindi specificare i punti dati di addestramento originali come set di dati di addestramento e i nuovi dati come set di test.
Utilizzando questa colonna di convalida nella modellazione, JMP dovrebbe utilizzare solo il set di dati di addestramento (le tue esecuzioni di addestramento originali) per adattare il modello funzionale di Fourier, quindi puoi estrarre gli FPC sia per i set di addestramento che per quelli di test.
Spero che questa soluzione funzioni per te,Ri: Analisi e classificazione dei dati funzionali: come calcolare l'FPC di nuovi dati (non visti dall'adattamento originale) utilizzando la base di Fourier del modello iniziale?Ciao Victor, molte grazie per la risposta, è davvero una buona idea 
Tuttavia, ciò mi costringerebbe a passare sempre attraverso l'esploratore funzionale, è comunque possibile ottenere un insieme di formule per calcolare direttamente la base di Fourier e/o gli FPC semplicemente aggiungendo nuove righe alla tabella ??
Grazie!
Raul
Ri: Analisi e classificazione dei dati funzionali: come calcolare l'FPC di nuovi dati (non visti dall'adattamento originale) utilizzando la base di Fourier del modello iniziale?Ciao Raul,
Ho verificato rapidamente nella piattaforma, poiché non è possibile salvare le formule per FPC o per le previsioni del modello, non credo che ci sia un'opzione diretta per calcolare la base di Fourier e/o FPC quando si aggiungono righe.
Potrebbe esserci un modo più elegante e meno manuale per calcolare questi parametri per le nuove righe tramite lo scripting (ma non sono un esperto di scripting).
Ri: Analisi e classificazione dei dati funzionali: come calcolare l'FPC di nuovi dati (non visti dall'adattamento originale) utilizzando la base di Fourier del modello iniziale?Ciao Vittorio,
Ok, nessun problema, cercherò una soluzione alternativa, *penso* che i coefficienti di Fourier così come le tabelle dei componenti casuali possano essere usati per ricostruire la formula di base di Fourier, ma probabilmente implicherà la "codifica" della formula di Fourier per fare le basi .. stessa cosa per gli FPC ....
Vediamo, grazie comunque
Saluti
Raul
