こんにちは、みんな！
私はスペクトル (FTIR) データの主成分分析に取り組んでいます。そのために、Functional Data Explorer プラットフォームを使用しています。分析後に読み込まれた結果についていくつか質問があります。
1. どのモデルが最適かを判断する基準は何でしょうか? 診断プロットと固有値
PCA を実行する前に、いくつかのモデル (B スプライン、P スプライン、直接機能 PCA) を試して、どのモデルがデータに適しているかを確認します。
ご存知のとおり、ソフトウェアはモデルと PCA の診断プロットを起動します。P スプラインの場合、直接 PCA よりもわずかに優れた診断プロットが得られると思います (添付の ppt ファイルを参照してください)。ただし、2 つの主成分は変動の 78% しか説明しません。一方、直接 PCA では、2 つの PC で 99% を説明します。どちらが最適かを判断する方法がわかりません。
2. 形状関数は負荷プロットと同じですか?
直接 PCA シェイプ関数:
P スプライン形状関数:
私の解釈が正しいかどうかを確認したいと思います。形状関数は PCA 分析のローディング プロットであると思いますが、正しいでしょうか? 形状関数 1 と 2 は、PCA グループ化に最も大きく寄与した波数を説明すると言ってもよいでしょうか?
好奇心から質問しますが、P スプラインの形状関数が少し「へこんでいる」ように見えるのに、B スプラインと直接 PCA では滑らかに見えるのは、何か理由があるのでしょうか?
ありがとう！
本当にありがとう、ビクター！
形状関数では、左のグラフに平均関数と表示されていますが、このグラフの Y 軸が「データ」であるのに対し、他の 2 つのグラフの Y 軸が「重み」である理由を教えていただけますか。
もう 1 つ質問があります。これらのグラフを Excel にエクスポートする方法はありますか? こうすることで、グラフを他の資料と同じ形式で配置できるようになります。
ありがとう:)
