Wiskunde is 'n pragtige en opwindende wetenskap, maar jy moet stap vir stap gaan om die skoonheid daarvan te begryp. Jy kan nie die hele pad gelyktydig gaan nie. Om hierdie stap-vir-stap oorgang te vergemaklik, kan jy verskeie formules en metodes gebruik.

PCA en ICA is twee sulke metodes wat gebruik word om 'n datastel op 'n spesifieke basis te verdeel. Beide tegnieke kombineer bronne op 'n lineêre manier om nuwes te kry. Hulle albei is redelik eenders, maar verskil baie van mekaar.

Die mees praktiese verskil tussen beide tegnieke is dat PCA nuttig is om 'n verlaagde rang voorstelling van jou data te vind. ICA, aan die ander kant, is vir die vind van onafhanklike sub-elemente van jou data.

In leek se terme, PCA komprimeer data, en ICA skei dit.

As jy meer wil uitvind oor hierdie tegnieke, lees tot die einde.

PCA- en ICA-tegnieke word in verskeie toetsprosesse gebruik.

Wat is PCA?

PCA of Hoofkomponentanalise is 'n reduksiemetode wat gebruik word om die afmetings van die groot datastelle te verminder deur dit in kleineres te verander en al die nodige inligting ongeskonde te behou.

Wanneer jy die grootte van 'n datastel verminder, offer jy akkuraatheid op, maar dimensionaliteitvermindering gaan alles oor die opoffering van akkuraatheid vir eenvoud.

Jy kan kleiner datastelle makliker verken en visualiseer, en masjienleeralgoritmes kan data meer toeganklik en vinniger ontleed omdatdaar is minder veranderlikes.

Om op te som, PCA het ten doel om die aantal veranderlikes in 'n datastel te verminder terwyl soveel inligting moontlik bewaar word.

Wat is ICA?

Onafhanklike komponentanalise (ICA) is 'n statistiese tegniek wat versteekte faktore agter stelle ewekansige veranderlikes, metings en seine ontbloot.

Die onafhanklike komponentanalise (ICA) neem 'n gemengde sein en skei dit in onafhanklike bronne. Jy kan dit ook 'n skemerkelkie-probleem of blinde bronskeidingsprobleem noem.

Wanneer jy by 'n skemerkelkie is, praat almal oor verskillende dinge, maar jou brein en ore kry dit steeds reg om 'n enkele stem wat jy wil hoor op te spoor en te identifiseer.

Net so werk ICA om elke sein van 'n mengsel van seine in 'n onafhanklike boodskap te skei.

Verskil tussen ICA en PCA

Hier is 'n lys van verskille tussen PCA en PCA ICA vir jou.

• ICA is goed om onafhanklike sub-elemente van jou data te vind, terwyl PCA vir jou 'n verlaagde rang verteenwoordiging kry.
• PCA komprimeer data, terwyl ICA dit skei.
• In PCA is komponente ortogonaal; in ICA, mag hulle nie wees nie. In ICA soek jy onafhanklik geplaasde komponente.
• Terwyl PCA die variansie van die insetsein en hoofkomponente maksimeer, minimaliseer ICA wedersydse inligting tussen komponente wat gevind is.
• PCArangskik die kenmerke van mees betekenisvolle tot minste betekenisvolle. In ICA is komponente egter in wese ongeordend en gelyk.
• PCA verminder die afmetings om oorpassing te voorkom, terwyl ICA die gemengde sein neem en dit in sy onafhanklike bronne se seine verander.
• PCA is daarop gefokus om die afwykings te maksimeer, terwyl ICA nie op afwyking gekonsentreer is nie .

Hier is 'n omvattende video oor PCA en ICA.

PCA VS ICA

Wanneer kan jy ICA gebruik?

ICA is 'n manier om 'n uitgebreide datastel van baie veranderlikes in kleiner getalle self-georganiseerde komponente te verminder.

'n Datastel bestaan ​​uit baie veranderlikes, dus Onafhanklike Komponente-analise (ICA) word gebruik om hulle in kleiner dimensies te verminder om as self-georganiseerde funksionele netwerke verstaan ​​te word. Jy kan ICA gebruik om nie-fisiese seine te ontleed.

Min van sy toepassings sluit in;

• Voorspel aandelemarkpryse
• Optiese beelding van neurone
• Gesigherkenning
• Astronomie en kosmologie
• Mobiele telefoonkommunikasie

Wanneer kan jy PCA gebruik?

PCA is 'n dimensieverminderingstegniek wat gebruik word in beeldkompressie-, gesigsherkenning- en rekenaarvisiedomeine.

Dit is een van die mees kritieke algoritmes wat gebruik word vir dimensievermindering van enige data sonder om sy noodsaaklike lekkernye te verloor. Jy kan dit gebruik in verskeie velde wat wissel van neurowetenskappe totkwantitatiewe finansiering.

Sommige van sy toepassings sluit in;

• Gesigsherkenning
• Beeldkompressie
• Spike-geaktiveerde kovariansie-analise (Neurowetenskappe)
• Bioinformatika
• Data-ontginning

Neuro-analise deur PCA- en ICA-tegnieke te gebruik.

Is ICA-komponente ortogonaal?

ICA-komponente is nie-ortogonaal; dekorrelerende transformasies waarvan die oplossing hoër-orde statistieke het.

Is PCA Components Independent?

Al die komponente van PCA is statisties onafhanklik.

Die PCA-komponente het geen oorvleuelende inligting tussen hulle nie. Die komponente daarvan is onderling ortogonaal en behels tweede-orde statistiek.

Is PCA lineêr of nie-lineêr?

PCA is 'n ortogonale lineêre transformasie.

Dit transformeer die data in 'n nuwe koördinaatstelsel sodat die mees betekenisvolle variansie op die eerste koördinaat lê, die tweede grootste variansie op die tweede koördinaat, ensovoorts.

Wat is nie-lineêre ICA?

Nie-lineêre ICA fokus op die vermoë om die latente veranderlikes wat die data genereer te herwin, 'n fundamentele aspek van voorstelling sonder toesig leer.

Data word aangevul met hulpveranderlikes , soos die tydindeks, die geskiedenis van die tydreeks, of wat ook al beskikbaar is.

Jy kan nie-lineêre ICA leer deur te onderskei tussen akkurate aangevulde data en data met 'ngerandomiseerde hulpveranderlike. Deur logistiese regressie kan die raamwerk algoritmies geïmplementeer word.

Hoekom is ICA nie-Gaussies?

'n Sleutelelement van ICA is dat daar aanvaar word dat latente faktore nie-Gauss is.

ICA sal nie twee Gaussiese faktore skei nie aangesien dit gebaseer is op afwyking van normaliteit . Gegewe twee Gaussiese veranderlikes, is daar geen enkele oplossing vir 'n sirkelgewrigwaarskynlikheid nie.

Watter een is beter; ICA Of PCA?

Albei is beter in hul perspektief en gebruik.

PCA is belangrik vir die vind van 'n verlaagde rang voorstelling van jou data, en ICA vir die vind van onafhanklike sub -elemente van jou data. In leke terme, PCA komprimeer data, en ICA skei dit. Beide is dus nuttig.

Finale gedagtes

ICA en PCA is tegnieke wat gebruik word om luislangprobleme op te los – albei werk op soortgelyke beginsels, maar voer verskillende funksies uit.

ICA help met die vind van onafhanklike sub-elemente van jou data en skei hulle. Boonop minimaliseer ICA wedersydse inligting tussen komponente wat gevind word en gee vir jou onafhanklik geplaasde komponente.

PCA komprimeer egter data en kry vir jou 'n verlaagde rang voorstelling met ortogonale komponente, wat die variansie van die insetsein maksimeer saam met hoofkomponente.

Verwante artikels

Die webstorieweergawe van hierdie artikel kan hier gevind word.