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Multivariate Datenanalyse - Methoden

Gemeinsamkeiten

Auch wenn sich die verschiedenen Auswertemethoden deutlich in ihrer Methodik und Zielstellung unterscheiden, so gibt es doch einige Gemeinsamkeiten:

  • Müssen mit passenden Daten aus dem Sensorsystem versorgt werden (Feature Extraktion)
  • Brauchen meist zuerst eine Lernphase, wie z.B. Kalibrierung, Training, usw. (Kalibrierungsdatensatz)
  • Validität muss mit unabhängigen Daten überprüft werden (Testdatensatz)
  • Können dann unbekannte Proben klassifizieren bzw. quantifizieren (Routineeinsatz)
  • Im Routinebetrieb muss regelmäßig die Validität der Modelle und der Geräte überprüft werden (Validierproben)
  • Auswertemethoden können nur sinnvolle und gute Ergebnisse liefern, wenn die Daten entsprechend sind!
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