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関数データエクスプローラの概要 ~関数主成分分析とさまざまな利用事例~ (日本語)

「関数データエクスプローラ」(FDE; Functional Data Explorer)プラットフォームは、関数データ・シグナルデータ・時系列データを分析するためのプラットフォームです。関数データに対し、特徴を表す関数主成分を抽出して次元縮小をおこない、関数データの判別、予測モデルの作成などを行なえます。

本動画に関する資料(PDF) をダウンロードできます。

 

関数データエクスプローラの概要と関数主成分分析(5分34秒)

  • 関数データについて、関数データの特徴量として関数主成分を抽出すること。
  • この後に説明する、利用例1~利用例2でどのようなことを説明するのか。

 

利用例1:関数データを用いたサンプルの分類 (16分52秒)

  • 関数データエクスプローラの基本的な使い方
  • さまざまな関数を関数主成分を使って、さまざまな関数を分類する方法について

 

利用例2:関数データを用いた特性値の予測(12分49秒)

  • 関数データから関数主成分を抽出し、関数主成分を説明変数、特性値を目的変数として回帰モデルをあてはめる例
  • 応答値のばらつきに影響を及ぼす関数の形状を探索する。

利用例3:関数応答実験計画(11分27秒)

  • 関数データから関数主成分を抽出し、それを応答としたとき因子との関係を調べる例
  • [関数実験計画分析] のオプションを利用する。

利用例4:スペクトルデータの分析(12分29秒)

  • スペクトルデータの分析のために、ウェーブレットモデルをあてはめる。
  • ウェーブレット実験計画分析を用い、スペクトルの形状とさまざまな因子との関係を調べる。

 

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