Les matemàtiques són una ciència bonica i emocionant, però has d'anar pas a pas per comprendre'n la bellesa. No pots anar tot el camí alhora. Per facilitar aquesta transició pas a pas, podeu utilitzar diverses fórmules i mètodes.

PCA i ICA són dos mètodes d'aquest tipus utilitzats per dividir un conjunt de dades sobre una base específica. Ambdues tècniques combinen fonts de manera lineal per obtenir-ne de noves. Tots dos són força semblants però molt diferents entre si.

La diferència més pràctica entre ambdues tècniques és que la PCA és útil per trobar una representació de rang reduït de les vostres dades. ICA, d'altra banda, serveix per trobar subelements independents de les vostres dades.

En termes senzills, el PCA comprimeix les dades i l'ICA les separa.

Si voleu obtenir més informació sobre aquestes tècniques, llegiu fins al final.

Les tècniques PCA i ICA s'utilitzen en diversos processos de prova.

Què és PCA?

PCA o anàlisi de components principals és un mètode de reducció que s'utilitza per reduir les dimensions dels grans conjunts de dades canviant-los per altres més petits i conservant tota la informació necessària intacta.

Quan reduïu la mida d'un conjunt de dades, sacrifiqueu la precisió, però la reducció de la dimensionalitat consisteix a sacrificar la precisió per la simplicitat.

Podeu explorar i visualitzar conjunts de dades més petits més fàcilment, i els algorismes d'aprenentatge automàtic poden analitzar les dades de manera més accessible i ràpida perquèhi ha menys variables.

En resum, PCA pretén reduir el nombre de variables d'un conjunt de dades alhora que es conserva la màxima informació possible.

Què és l'ICA?

L'anàlisi de components independents (ICA) és una tècnica estadística que descobreix factors ocults darrere de conjunts de variables aleatòries, mesures i senyals.

L'anàlisi de components independents. (ICA) pren un senyal mixt i el separa en fonts independents. També podeu anomenar-lo un problema de còctel o un problema de separació de fonts cegues.

Quan estàs en un còctel, tothom parla de coses diferents, però el teu cervell i les orelles encara aconsegueixen localitzar i identificar una única veu que vols escoltar.

De la mateixa manera, ICA treballa per separar cada senyal d'una barreja de senyals en un missatge independent.

Diferència entre ICA i PCA

A continuació es mostra una llista de diferències entre PCA i PCA. ICA per a tu.

• ICA és bo per trobar subelements independents de les teves dades, mentre que PCA t'obté una representació de rang reduït.
• PCA comprimeix dades, mentre que ICA les separa.
• A PCA, els components són ortogonals; a ICA, potser no ho són. A ICA, busqueu components col·locats de manera independent.
• Si bé el PCA maximitza la variància del senyal d'entrada i dels components principals, ICA minimitza la informació mútua entre els components trobats.
• PCAclassifica les característiques de més significativa a menys significativa. Tanmateix, a l'ICA, els components són essencialment desordenats i iguals.
• PCA redueix les dimensions per evitar un sobreajustament, mentre que l'ICA pren el senyal mixt i el converteix en senyals de les seves fonts independents.
• PCA se centra a maximitzar les variàncies, mentre que ICA no es concentra en la variància .

Aquí teniu un vídeo complet sobre PCA i ICA.

PCA VS ICA

Quan podeu utilitzar ICA?

ICA és una manera de reduir un conjunt de dades extens de moltes variables en un nombre més petit de components autoorganitzats.

Un conjunt de dades consta de moltes variables, per tant independents. L'anàlisi de components (ICA) s'utilitza per reduir-los a dimensions més petites per entendre's com a xarxes funcionals autoorganitzades. Podeu utilitzar ICA per analitzar senyals no físics.

Poques de les seves aplicacions inclouen;

• Predicció dels preus de la borsa
• Imatge òptica de neurones
• Reconeixement facial
• Astronomia i cosmologia
• Comunicacions per telèfon mòbil

Quan es pot utilitzar PCA?

La PCA és una tècnica de reducció de dimensions que s'utilitza en dominis de compressió d'imatges, reconeixement facial i visió per ordinador.

És un dels algorismes més crítics utilitzats per a la reducció de la dimensionalitat de qualsevol dades sense perdre les seves dades essencials. Podeu utilitzar-lo en diversos camps que van des de les neurociències fins afinançament quantitatiu.

Algunes de les seves aplicacions inclouen;

• Reconeixement facial
• Compressió d'imatges
• Anàlisi de covariància provocada per Spike (neurociències)
• Bioinformàtica
• Mineria de dades

Anàlisi neuronal mitjançant tècniques de PCA i ICA.

Els components de l'ICA són ortogonals?

Els components de l'ICA no són ortogonals; transformades descorrelacionant la solució de les quals té estadístiques d'ordre superior.

Són independents els components PCA?

Tots els components de l'ACP són estadísticament independents.

Els components de l'ACP no tenen cap informació superposada entre ells. Els seus components són mútuament ortogonals i impliquen estadístiques de segon ordre.

La PCA és lineal o no lineal?

PCA és una transformació lineal ortogonal.

Transforma les dades en un nou sistema de coordenades de manera que la variància més significativa es troba a la primera coordenada, la segona més gran. a la segona coordenada, i així successivament.

Què és l'ICA no lineal?

La ICA no lineal se centra en la capacitat de recuperar les variables latents que generen les dades, un aspecte fonamental de l'aprenentatge de la representació no supervisada.

Les dades s'incrementen amb variables auxiliars. , com l'índex de temps, l'historial de la sèrie temporal o qualsevol altra cosa que estigui disponible.

Podeu aprendre ICA no lineal discriminant entre dades augmentades precises i dades amb avariable auxiliar aleatòria. Mitjançant la regressió logística, el marc es pot implementar de manera algorítmica.

Per què l'ICA no és gaussià?

Un element clau de l'ICA és que se suposa que els factors latents no són gaussians.

La ICA no separarà dos factors gaussians ja que es basa en la desviació de la normalitat. . Donades dues variables gaussianes, no hi ha una solució única per a una probabilitat conjunta circular.

Quina és la millor; ICA o PCA?

Tots dos són millors en la seva perspectiva i ús.

PCA és important per trobar una representació de rang reduït de les vostres dades i ICA per trobar subs independents. -elements de les seves dades. En termes senzills, PCA comprimeix les dades i ICA les separa. Per tant, tots dos són útils.

Pensaments finals

ICA i PCA són tècniques que s'utilitzen per resoldre problemes de Python; ambdues funcionen amb principis similars però fan funcions diferents.

ICA ajuda a trobar subelements independents de les vostres dades i els separa. A més, ICA minimitza la informació mútua entre els components trobats i us ofereix components col·locats de manera independent.

No obstant això, PCA comprimeix les dades i us ofereix una representació de rang reduït amb components ortogonals, que maximitza la variància del senyal d'entrada. juntament amb els components principals.

Articles relacionats

La versió web d'aquest article es pot trobar aquí.