機能データの分析と分類: 初期モデルのフーリエ基底を使用して、新しいデータ (元の適合では見えない) の FPC を計算する方法は?やあ！
私は実験室実験からいくつかのセンサーを使用して実験を行っており、それぞれ約 200 ポイントの機能データを持つ約 700 サンプルを収集できました。フーリエのフィッティングによる次元削減のために機能データ エクスプローラーを使用しています。ベース、次にそれに対応する FPC。
ドキュメント（JMP 16.2マニュアルの299ページ）にある「発酵プロセス」の例に従っています。後で分類器を実行して、同じデータですでにラベル付けされているクラス0または1を識別します。 ここまではすべて問題ありませんが、この分類器を目に見えないデータに対してテストするにはどうすればよいでしょうか?元のフーリエ フィットを使用して、新しいデータから対応する FPC を取得するにはどうすればよいですか??
どうもありがとう！！
ルアル
分析
