Matematiko estas bela kaj ekscita scienco, sed vi devas iri paŝon post paŝo por ekkompreni ĝian belecon. Vi ne povas iri la tutan vojon samtempe. Por faciligi ĉi tiun paŝon post paŝo, vi povas uzi plurajn formulojn kaj metodojn.

PCA kaj ICA estas du tiaj metodoj uzataj por dividi datuman aron sur specifa bazo. Ambaŭ teknikoj kombinas fontojn en linia maniero por akiri novajn. Ili ambaŭ estas sufiĉe similaj sed tre malsamaj unu de la alia.

La plej praktika diferenco inter ambaŭ teknikoj estas ke PCA estas utila por trovi reduktitan reprezenton de viaj datumoj. ICA, aliflanke, estas por trovi sendependajn subelementojn de viaj datumoj.

Laiko, PCA kunpremas datumojn, kaj ICA apartigas ĝin.

Se vi volas ekscii pli pri ĉi tiuj teknikoj, legu ĝis la fino.

PCA kaj ICA-teknikoj estas uzataj en diversaj testaj procezoj.

Kio estas PCA?

PCA aŭ Ĉefkomponenta Analizo estas redukta metodo uzata por redukti la dimensiojn de la grandaj datumoj aroj ŝanĝante ilin en pli malgrandajn kaj retenante ĉiujn necesajn informojn sendifektaj.

Kiam vi reduktas la grandecon de datumaro, vi oferas precizecon, sed dimensieco-redukto temas pri oferi precizecon por simpleco.

Vi povas esplori kaj bildigi pli malgrandajn datumajn arojn pli facile, kaj maŝinlernado-algoritmoj povas analizi datumojn pli alireblaj kaj pli rapide ĉarestas malpli da variabloj.

Por resumi, PCA celas redukti la nombron da variabloj en datuma aro konservante kiel eble plej multe da informoj.

Kio Estas ICA?

Sendependa Komponanta Analizo (ICA) estas statistika tekniko kiu malkovras kaŝitajn faktorojn malantaŭ aroj de hazardaj variabloj, mezuradoj kaj signaloj.

La Sendependa Komponanta Analizo. (ICA) prenas miksitan signalon kaj apartigas ĝin en sendependajn fontojn. Vi ankaŭ povas nomi ĝin problemo de koktelo aŭ problemo de blinda fonta apartigo.

Kiam vi estas ĉe koktelo, ĉiuj parolas pri malsamaj aferoj, sed via cerbo kaj oreloj ankoraŭ sukcesas lokalizi kaj identigi ununuran voĉon, kiun vi volas aŭdi.

Simile, ICA funkcias por apartigi ĉiun signalon de miksaĵo de signaloj en sendependan mesaĝon.

Diferenco Inter ICA Kaj PCA

Jen listo de diferencoj inter PCA kaj PCA. ICA por vi.

• ICA estas bona por trovi sendependajn subelementojn de viaj datumoj, dum PCA ricevas al vi reduktitan reprezenton.
• PCA kunpremas datumojn, dum ICA apartigas ĝin.
• En PCA, komponantoj estas ortaj; en ICA, ili eble ne estas. En ICA, vi serĉas sendepende lokitajn komponantojn.
• Dum PCA maksimumigas la variancon de la eniga signalo kaj ĉefaj komponantoj, ICA minimumigas reciprokan informon inter trovitaj komponantoj.
• PCArangigas la trajtojn de plej signifa ĝis malplej signifa. Tamen, en ICA, komponantoj estas esence neordigitaj kaj egalaj.
• PCA reduktas la dimensiojn por malhelpi troagordon, dum ICA prenas la miksitan signalon kaj transformas ĝin en signalojn de siaj sendependaj fontoj.
• PCA estas koncentrita al maksimumigado de la variancoj, dum ICA ne estas koncentrita al varianco .

Jen ampleksa video pri PCA kaj ICA.

PCA VS ICA

Kiam Vi Povas Uzi ICA?

ICA estas maniero redukti ampleksan datuman aron de multaj variabloj en pli malgrandajn nombrojn da memorganizitaj komponantoj.

Datumaro konsistas el multaj variabloj, do Sendependaj. Analizo de Komponantoj (ICA) kutimas redukti ilin en pli malgrandajn grandecojn por esti komprenitaj kiel mem-fakorganizitaj funkciaj retoj. Vi povas uzi ICA por analizi ne-fizikajn signalojn.

Malmultaj el ĝiaj aplikoj inkluzivas;

• Antaŭdiri borsprezojn
• Optika bildigo de neŭronoj
• Faza rekono
• Astronomio kaj kosmologio
• Poŝtelefonaj komunikadoj

Kiam Vi Povas Uzi PCA?

PCA estas dimensia redukta tekniko uzata en bildkunpremado, vizaĝrekono kaj komputila vidado domajnoj.

Ĝi estas unu el la plej kritikaj algoritmoj uzataj por dimensia redukto de iu ajn. datumoj sen perdi ĝiajn esencajn informojn. Vi povas uzi ĝin en diversaj kampoj, de neŭrosciencoj ĝiskvanta financo.

Kelkaj el ĝiaj aplikoj inkluzivas;

• Vizaĝa rekono
• Bilda kunpremo
• Pikilo ekigita kunvarianca analizo (Neŭrosciencoj)
• Bioinformadiko
• Datuminado

Neŭroanalizo uzante PCA kaj ICA-teknikojn.

Ĉu ICA-Kompontoj estas ortaj?

ICA-komponentoj estas ne-ortaj; malkorelaciaj transformoj, kies solvo havas pli altan ordajn statistikojn.

Ĉu PCA-komponentoj estas sendependaj?

Ĉiuj komponantoj de PCA estas statistike sendependaj.

La komponantoj de PCA ne havas iun ajn interkovran informon inter ili. Ĝiaj komponentoj estas reciproke ortaj kaj implikas duaordan statistikon.

Ĉu PCA estas Linia aŭ Ne-Linia?

PCA estas orta linia transformo.

Ĝi transformas la datumojn en novan koordinatsistemon tiel ke la plej signifa varianco kuŝas sur la unua koordinato, la dua plej granda varianco. sur la dua koordinato, kaj tiel plu.

Kio Estas Ne-Linia ICA?

Ne-Linia ICA temigas la kapablo reakiri la latentajn variablojn kiuj generas la datenojn, fundamentan aspekton de nekontrolita reprezenta lernado.

Datumoj estas pliigitaj kun helpvariabloj. , kiel la tempindekso, la historio de la temposerio, aŭ kio ajn alia estas havebla.

Vi povas lerni nelinian ICA per diskriminacio inter precizaj pliigitaj datumoj kaj datumoj per ahazarda helpvariablo. Per loĝistika regreso, la kadro povas esti efektivigita algoritme.

Kial ICA Estas Ne-Gaŭsa?

Klosila elemento de ICA estas, ke latentaj faktoroj estas supozitaj kiel ne-gaŭsaj.

ICA ne apartigos du gaŭsajn faktorojn ĉar ĝi baziĝas sur devio de normaleco. . Donita du gaŭsaj variabloj, ne ekzistas ununura solvo por cirkla kuna probableco.

Kiu estas pli bona; ICA Aŭ PCA?

Ambaŭ estas pli bonaj laŭ sia perspektivo kaj uzado.

PCA estas signifa por trovi reduktan reprezenton de viaj datumoj, kaj ICA por trovi sendependan sub. -elementoj de viaj datumoj. Laŭ laiko, PCA kunpremas datumojn, kaj ICA apartigas ĝin. Do ambaŭ estas utilaj.

Finaj Pensoj

ICA kaj PCA estas teknikoj uzataj por solvado de pitonaj problemoj – ambaŭ funkcias laŭ similaj principoj sed plenumas malsamajn funkciojn.

ICA helpas trovi sendependajn subelementojn de viaj datumoj kaj apartigas ilin. Plie, ICA minimumigas reciprokan informon inter trovitaj komponantoj kaj donas al vi sendepende metitajn komponentojn.

Tamen, PCA kunpremas datumojn kaj ricevas al vi reduktitan reprezenton kun ortaj komponentoj, kiu maksimumigas la variancon de la eniga signalo. kune kun ĉefaj komponantoj.

Rilataj Artikoloj

La retrakonta versio de ĉi tiu artikolo troveblas ĉi tie.