「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。
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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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