Mae mathemateg yn wyddoniaeth hardd a chyffrous, ond mae'n rhaid i chi fynd gam wrth gam i ddeall ei harddwch. Ni allwch fynd yr holl ffordd ar unwaith. Er mwyn hwyluso'r trawsnewid cam wrth gam hwn, gallwch ddefnyddio sawl fformiwlâu a dulliau.

Mae PCA ac ICA yn ddau ddull o’r fath a ddefnyddir i rannu set ddata ar sail benodol. Mae'r ddwy dechneg yn cyfuno ffynonellau mewn ffordd linellol i gael rhai newydd. Mae'r ddau yn eithaf tebyg ond yn wahanol iawn i'w gilydd.

Y gwahaniaeth mwyaf ymarferol rhwng y ddwy dechneg yw bod PCA yn ddefnyddiol ar gyfer dod o hyd i gynrychioliad gradd is o'ch data. Mae ICA, ar y llaw arall, ar gyfer dod o hyd i is-elfennau annibynnol o'ch data.

Yn nhermau lleygwr, mae PCA yn cywasgu data, ac ICA yn ei wahanu.

Os ydych chi eisiau darganfod mwy am y technegau hyn, darllenwch tan y diwedd.

Defnyddir technegau PCA ac ICA mewn amrywiol brosesau profi.

Beth yw PCA?

Dull lleihau yw PCA neu Ddadansoddiad Prif Gydran a ddefnyddir i leihau dimensiynau’r setiau data mawr drwy eu newid i rai llai a chadw’r holl wybodaeth angenrheidiol yn gyfan.

Pan fyddwch chi'n lleihau maint set ddata, rydych chi'n aberthu cywirdeb, ond mae lleihau maint dimensiwn yn ymwneud ag aberthu cywirdeb er mwyn symlrwydd.

Gallwch archwilio a delweddu setiau data llai yn haws, a gall algorithmau dysgu peirianyddol ddadansoddi data yn fwy hygyrch ac yn gyflymach oherwyddmae llai o newidynnau.

I grynhoi, nod PCA yw lleihau nifer y newidynnau mewn set ddata tra'n cadw cymaint o wybodaeth â phosibl.

Beth Yw ICA?

Techneg ystadegol yw Dadansoddi Cydrannau Annibynnol (ICA) sy'n datgelu ffactorau cudd y tu ôl i setiau o hapnewidynnau, mesuriadau a signalau.

Y Dadansoddiad Cydran Annibynnol (ICA) yn cymryd signal cymysg ac yn ei wahanu'n ffynonellau annibynnol. Gallwch hefyd ei alw'n broblem parti coctel neu broblem gwahanu ffynhonnell ddall.

Pan fyddwch chi mewn parti coctel, mae pawb yn siarad am wahanol bethau, ond mae'ch ymennydd a'ch clustiau'n dal i lwyddo i leoli ac adnabod un llais rydych chi am ei glywed.

Yn yr un modd, mae ICA yn gweithio i wahanu pob signal o gymysgedd o signalau yn neges annibynnol.

Gwahaniaeth rhwng ICA a PCA

Dyma restr o wahaniaethau rhwng PCA a PCA ICA i chi.

• ICA yn dda ar gyfer dod o hyd i is-elfennau annibynnol o'ch data, tra bod PCA yn cael cynrychiolaeth safle is i chi.
• >Mae PCA yn cywasgu data, tra bod ICA yn ei wahanu.
• Yn PCA, mae cydrannau yn orthogonol; yn ICA, efallai nad ydynt. Yn ICA, rydych chi'n chwilio am gydrannau sydd wedi'u gosod yn annibynnol.
• Tra bod PCA yn cynyddu amrywiad y signal mewnbwn a'r prif gydrannau i'r eithaf, mae ICA yn lleihau gwybodaeth cilyddol ymhlith cydrannau a ganfuwyd. <9
• PCAyn graddio'r nodweddion o'r mwyaf arwyddocaol i'r lleiaf arwyddocaol. Fodd bynnag, yn ICA, mae cydrannau yn eu hanfod yn ddi-drefn ac yn gyfartal.
• Mae PCA yn lleihau'r dimensiynau i atal gorffitio, tra bod ICA yn cymryd y signal cymysg ac yn ei droi'n signalau ei ffynonellau annibynnol.
• Mae PCA yn canolbwyntio ar wneud y mwyaf o'r amrywiannau, tra nad yw ICA yn canolbwyntio ar amrywiant .

Dyma fideo cynhwysfawr am PCA ac ICA.

PCA VS ICA

Pryd Allwch Chi Ddefnyddio ICA? Mae

ICA yn ffordd o leihau set ddata helaeth o lawer o newidynnau yn niferoedd llai o gydrannau hunan-drefnus.

Mae set ddata yn cynnwys llawer o newidynnau, felly Annibynnol Defnyddir Dadansoddiad Cydrannau (ICA) i'w lleihau i ddimensiynau llai i'w deall fel rhwydweithiau swyddogaethol hunan-drefnus. Gallwch ddefnyddio ICA i ddadansoddi signalau anffisegol.

Ychydig o’i gymwysiadau sy’n cynnwys;

• Rhagweld prisiau’r farchnad stoc
• Delweddu optegol o niwronau
• Adnabod wyneb
• Seryddiaeth a chosmoleg
• Cyfathrebiadau ffôn symudol

Pryd Gallwch Ddefnyddio PCA?

Techneg lleihau dimensiwn yw PCA a ddefnyddir mewn parthau cywasgu delweddau, adnabod wynebau, a golwg cyfrifiadurol.

Dyma un o'r algorithmau mwyaf hanfodol a ddefnyddir i leihau dimensioldeb unrhyw un data heb golli ei tidbits hanfodol. Gallwch ei ddefnyddio mewn amrywiol feysydd yn amrywio o niwrowyddorau icyllid meintiol.

Mae rhai o'i gymwysiadau'n cynnwys;

• Adnabod wyneb
• Cywasgu delwedd
• Dadansoddiad covariance wedi'i sbarduno gan Spike (Niwrowyddorau)
• Biowybodeg
• Cloddio data

Dadansoddiad niwro gan ddefnyddio technegau PCA ac ICA.

A yw Cydrannau'r ICA yn Orthogonal?

Nid yw cydrannau ICA yn orthogonol; mae dad-gydberthyn yn trawsnewid y mae ei ddatrysiad ag ystadegau lefel uwch.

A yw Cydrannau PCA yn Annibynnol?

Mae holl gydrannau PCA yn ystadegol annibynnol.

Nid oes gan y cydrannau PCA unrhyw wybodaeth sy’n gorgyffwrdd rhyngddynt. Mae ei gydrannau yn orthogonal i'w gilydd ac yn cynnwys ystadegau ail drefn.

Ydy PCA yn Llinol neu'n Aflinol?

Trawsnewidiad llinellol orthogonol yw PCA.

Mae'n trawsnewid y data yn system gyfesurynnau newydd fel bod yr amrywiant mwyaf arwyddocaol yn gorwedd ar y cyfesuryn cyntaf, yr ail amrywiant mwyaf ar yr ail gyfesuryn, ac yn y blaen.

Beth Yw ICA Anghyflinol?

Mae ICA aflinol yn canolbwyntio ar y gallu i adfer y newidynnau cudd sy'n cynhyrchu'r data, sy'n agwedd sylfaenol ar ddysgu cynrychiolaeth heb oruchwyliaeth.

Ychwanegir data gyda newidynnau ategol , fel y mynegai amser, hanes y gyfres amser, neu beth bynnag arall sydd ar gael.

Gallwch ddysgu ICA aflinol drwy wahaniaethu rhwng data estynedig cywir a data gydahapnewidyn ategol. Trwy atchweliad logistaidd, gellir gweithredu'r fframwaith yn algorithmig.

Pam nad yw'r ICA yn Gaussaidd?

Elfen allweddol o ICA yw y tybir bod ffactorau cudd yn rhai nad ydynt yn Gaussaidd.

Ni fydd ICA yn gwahanu dau ffactor Gaussaidd gan ei fod yn seiliedig ar wyriad oddi wrth normalrwydd . O ystyried dau newidyn Gaussian, nid oes un ateb unigol ar gyfer tebygolrwydd uniad cylchol.

Pa un sy'n well; ICA Neu PCA?

Mae'r ddau yn well o ran eu persbectif a'u defnydd.

Mae PCA yn arwyddocaol ar gyfer dod o hyd i gynrychioliad gradd is o'ch data, ac ICA ar gyfer dod o hyd i is annibynnol - elfennau o'ch data. Yn nhermau lleygwr, mae PCA yn cywasgu data, ac mae ICA yn ei wahanu. Felly mae'r ddau yn ddefnyddiol.

Syniadau Terfynol

Mae ICA a PCA yn dechnegau a ddefnyddir i ddatrys problemau python - mae'r ddau yn gweithio ar egwyddorion tebyg ond yn cyflawni swyddogaethau gwahanol.

Mae ICA yn helpu i ddod o hyd i is-elfennau annibynnol o'ch data ac yn eu gwahanu. Ar ben hynny, mae ICA yn lleihau gwybodaeth ar y cyd ymhlith cydrannau a ganfyddir ac yn rhoi cydrannau sydd wedi'u gosod yn annibynnol i chi.

Fodd bynnag, mae PCA yn cywasgu data ac yn sicrhau cynrychiolaeth safle is i chi gyda chydrannau orthogonol, sy'n gwneud y mwyaf o amrywiad y signal mewnbwn ynghyd â phrif gydrannau.

Erthyglau Perthnasol

Mae fersiwn stori'r we o'r erthygl hon i'w chael yma.