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
해석학Re: Functional Data Analysis and Classification: 초기 모델의 푸리에 기반을 사용하여 새 데이터(원래 맞춤에 표시되지 않음)의 FPC를 계산하는 방법은 무엇입니까?안녕 @RiztCL ,
내부에 새 데이터를 추가하여 수정하지 않고 새 데이터에 대해 미리 정의된 기능 모델을 사용하는 가장 쉬운 방법은 유효성 검사 열을 만들고 기능 데이터 탐색기 대화 상자 창에서 사용하는 것입니다.
유효성 검사 열을 만들 때 원래 교육 데이터 포인트를 교육 데이터 세트로 지정하고 새 데이터를 테스트 세트로 지정할 수 있습니다.
모델링에서 이 검증 열을 사용하면 JMP는 훈련 데이터 세트(원래 훈련 실행)만 사용하여 기능적 푸리에 모델에 맞도록 해야 합니다. 그런 다음 훈련 세트와 테스트 세트 모두에 대한 FPC를 추출할 수 있습니다.
이 솔루션이 효과가 있기를 바랍니다.Re: Functional Data Analysis and Classification: 초기 모델의 푸리에 기반을 사용하여 새 데이터(원래 맞춤에 표시되지 않음)의 FPC를 계산하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 Victor, 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 참으로 좋은 생각입니다 
그러나 그렇게 하면 항상 기능 탐색기를 통과해야 합니다. 어쨌든 테이블에 새 행을 추가하여 푸리에 기반 및/또는 FPC를 직접 계산하는 수식 집합을 얻을 수 있습니까??
감사해요!
라울
Re: Functional Data Analysis and Classification: 초기 모델의 푸리에 기반을 사용하여 새 데이터(원래 맞춤에 표시되지 않음)의 FPC를 계산하는 방법은 무엇입니까?안녕 라울,
FPC 또는 모델 예측에 대한 공식을 저장할 수 없기 때문에 플랫폼에서 신속하게 확인했습니다. 행을 추가할 때 푸리에 기준 및/또는 FPC를 계산하는 직접적인 옵션이 없다고 생각합니다.
스크립팅을 통해 새 행에 대한 이러한 매개 변수를 계산하는 더 우아하고 덜 수동적인 방법이 있을 수 있습니다(그러나 저는 스크립팅 전문가가 아닙니다).
Re: Functional Data Analysis and Classification: 초기 모델의 푸리에 기반을 사용하여 새 데이터(원래 맞춤에 표시되지 않음)의 FPC를 계산하는 방법은 무엇입니까?안녕 빅터,
알겠습니다. 문제 없습니다. 해결 방법을 찾아보겠습니다. 푸리에 계수와 무작위 구성 요소 테이블을 사용하여 푸리에 기본 공식을 재구성할 수 있다고 *생각합니다*. 기초를 .. 만드십시오. FPC에 대해서도 마찬가지입니다....
봅시다, 어쨌든 감사합니다
건배
라울
