Análisis y clasificación de datos funcionales: ¿Cómo calcular el FPC de nuevos datos (no vistos por el ajuste original) utilizando la base de Fourier del modelo inicial?¡Hola!
Estoy ejecutando un experimento usando varios sensores de un experimento de laboratorio donde pude recolectar alrededor de 700 muestras, cada una con alrededor de 200 puntos de datos funcionales, he estado usando Functional Data Explorer para la reducción dimensional mediante el ajuste de un Fourier base y luego sus FPC correspondientes.
Estoy siguiendo el ejemplo del "Proceso de fermentación" que se encuentra en la documentación (página 299 del manual JMP 16.2), luego ejecutaré un clasificador para identificar la clase 0 o 1, que ya está etiquetada en los mismos datos. Todo bien hasta ahora, pero ¿cómo puedo probar este clasificador contra datos no vistos? ¿Cómo puedo obtener los FPC correspondientes a partir de nuevos datos utilizando el ajuste de Fourier original?
¡¡Muchas gracias!!
Rual
AnalíticaRe: Análisis y clasificación de datos funcionales: ¿Cómo calcular el FPC de nuevos datos (no vistos por el ajuste original) utilizando la base de Fourier del modelo inicial?Hola @RiztCL ,
La forma más fácil de usar un modelo funcional predefinido para nuevos datos sin modificarlo agregando los nuevos datos dentro sería crear una columna de validación y usarla en la ventana de diálogo Explorador de datos funcionales.
Al crear la columna de validación, puede especificar sus puntos de datos de entrenamiento originales como conjunto de datos de entrenamiento y los datos nuevos como conjunto de prueba.
Al usar esta columna de validación en el modelado, JMP solo debe usar el conjunto de datos de entrenamiento (sus ejecuciones de entrenamiento originales) para ajustar el modelo funcional de Fourier, y luego podría extraer los FPC para los conjuntos de entrenamiento y prueba.
Espero que esta solución te funcione,Re: Análisis y clasificación de datos funcionales: ¿Cómo calcular el FPC de nuevos datos (no vistos por el ajuste original) utilizando la base de Fourier del modelo inicial?Hola Víctor, muchas gracias por la respuesta, de hecho es una buena idea 
Sin embargo, eso me obligaría a pasar siempre por el explorador funcional, ¿hay alguna forma de obtener un conjunto de fórmulas para calcular directamente la base de Fourier y/o los FPC simplemente agregando nuevas filas a la tabla?
¡Gracias!
Raúl
Re: Análisis y clasificación de datos funcionales: ¿Cómo calcular el FPC de nuevos datos (no vistos por el ajuste original) utilizando la base de Fourier del modelo inicial?Hola Raúl,
He comprobado rápidamente en la plataforma, como no se pueden guardar fórmulas para FPC's ni para las predicciones del modelo, no creo que haya una opción directa para calcular base de Fourier y/o FPCs al añadir filas.
Puede haber una forma más elegante y menos manual de calcular estos parámetros para nuevas filas mediante secuencias de comandos (pero no soy un experto en secuencias de comandos).
Re: Análisis y clasificación de datos funcionales: ¿Cómo calcular el FPC de nuevos datos (no vistos por el ajuste original) utilizando la base de Fourier del modelo inicial?Hola Víctor,
Ok, no hay problema, buscaré una solución alternativa, * creo * que los coeficientes de Fourier, así como las tablas de componentes aleatorios, se pueden usar para reconstruir la fórmula de la base de Fourier, pero probablemente implicará la 'codificación' de la fórmula de Fourier para hacer la base... lo mismo con los FPC....
A ver, gracias de todos modos
Salud
Raúl
