기능적 데이터 분석 및 분류: 초기 모델의 푸리에 기반을 사용하여 새 데이터(원래 피팅에 표시되지 않음)의 FPC를 계산하는 방법은 무엇입니까?안녕!
약 700개의 샘플을 수집할 수 있었던 실험실 실험 중 여러 센서를 사용하여 실험을 실행하고 있습니다. 각 샘플에는 약 200개의 기능 데이터 포인트가 있습니다. 푸리에 피팅을 통한 차원 축소를 위해 Functional Data Explorer를 사용하고 있습니다. 기본 및 해당 FPC.
문서(JMP 16.2 설명서의 299페이지)에 있는 "Fermentation Process" 예제를 따르고 있습니다. 나중에 분류기를 실행하여 동일한 데이터에 이미 레이블이 지정된 클래스 0 또는 1을 식별합니다. 지금까지는 괜찮았지만 보이지 않는 데이터에 대해 이 분류기를 어떻게 테스트할 수 있습니까? 원래 푸리에 맞춤을 사용하여 새 데이터에서 해당 FPC를 어떻게 얻을 수 있습니까?
감사합니다!!
루알
해석학
