Matematika zientzia eder eta zirraragarria da, baina pausoz pauso joan behar duzu bere edertasuna jabetzeko. Ezin duzu bide osoa aldi berean joan. Urratsez urratseko trantsizio hau arintzeko, hainbat formula eta metodo erabil ditzakezu.

PCA eta ICA datu multzo bat oinarri zehatz batean banatzeko erabiltzen diren bi metodo dira. Bi teknikak iturriak modu linealean konbinatzen dituzte berriak lortzeko. Biak nahiko antzekoak dira, baina elkarrengandik oso desberdinak.

Bi tekniken arteko desberdintasun praktikoena PCA erabilgarria dela zure datuen maila txikiko irudikapena aurkitzeko da. ICA, berriz, zure datuen azpielementu independenteak aurkitzeko da.

Layman-en esanetan, PCAk datuak konprimitzen ditu eta ICAk bereizten ditu.

Teknika hauei buruz gehiago jakin nahi baduzu, irakurri amaiera arte.

PCA eta ICA teknikak hainbat proba-prozesutan erabiltzen dira.

Zer da PCA?

PCA edo osagai nagusien analisia datu multzo handien dimentsioak murrizteko erabiltzen den murrizketa-metodo bat da, txikiagoetara aldatuz eta beharrezko informazio guztia osorik mantenduz.

Datu-multzo baten tamaina murrizten duzunean, zehaztasuna sakrifikatzen ari zara, baina dimentsioaren murrizketa zehaztasuna erraztasunarengatik uztea da.

Datu multzo txikiagoak arakatu eta ikus ditzakezu errazago, eta ikaskuntza automatikoko algoritmoek datuak eskuragarriago eta azkarrago aztertu ditzaketelako.aldagai gutxiago daude.

Laburbilduz, PCAk datu multzo bateko aldagaien kopurua murriztea du helburu, ahalik eta informazio gehien gordez.

Zer da ICA?

Osagaien analisi independentea (ICA) ausazko aldagaien, neurketen eta seinaleen multzoen atzean dauden ezkutuko faktoreak deskubritzen dituen teknika estatistiko bat da.

Osagaien analisi independentea. (ICA) seinale mistoa hartzen du eta iturri independenteetan bereizten du. Koktelaren arazoa edo iturri itsuaren bereizketa arazoa ere deitu diezaiokezu.

Koktel batean zaudenean, denek gauza ezberdinei buruz hitz egiten dute, baina zure garunak eta belarriek entzuten dute entzun nahi duzun ahots bakarra aurkitzea eta identifikatzea.

Era berean, ICAk seinaleen nahasketa batetik seinale bakoitza mezu independente batean bereizten lan egiten du.

ICA eta PCAren arteko aldea

Hona hemen PCA eta PCAren arteko desberdintasunen zerrenda. ICA zuretzat.

• ICA ona da zure datuen azpielementu independenteak aurkitzeko, eta PCAk, berriz, maila murriztuko ordezkaritza bat lortzen dizu.
• PCAk datuak konprimitzen ditu, ICAk bereizten dituen bitartean.
• PCAn, osagaiak ortogonalak dira; ICAn, agian ez dira izango. ICAn, modu independentean kokatutako osagaiak bilatzen ari zara.
• PCAk sarrerako seinalearen eta osagai nagusien bariantza maximizatzen duen bitartean, ICAk aurkitutako osagaien arteko elkarrekiko informazioa gutxitzen du.
• PCAezaugarriak esanguratsuenetik esanguratsuenera sailkatzen ditu. Hala ere, ICAn, osagaiak funtsean ordenatu gabe eta berdinak dira.
• PCA-k neurriak murrizten ditu gehiegizko egokitzea ekiditeko, eta ICAk, berriz, seinale mistoa hartzen du eta bere iturri independenteen seinale bihurtzen du. 3>
• PCA bariantzak maximizatzera bideratzen da, ICA, berriz, ez dago bariantzan kontzentratuta .

Hona hemen PCA eta ICAri buruzko bideo zabal bat.

PCA VS ICA

Noiz erabil dezakezu ICA?

ICA aldagai askoko datu-multzo zabala auto-antolatutako osagai kopuru txikiagotan murrizteko modu bat da.

Datu-multzo bat aldagai askoz osatuta dago, beraz Independentea. Osagaien Analisia (ICA) dimentsio txikiagoetara murrizteko erabiltzen da, sare funtzional autoantolatu gisa uler daitezen. Seinale ez fisikoak aztertzeko ICA erabil dezakezu.

Bere aplikazio gutxi batzuk honako hauek dira:

• Burtsetako prezioak aurreikustea
• Neuronen irudi optikoa
• Aurpegien ezagupena
• Astronomia eta kosmologia
• Telefono mugikorreko komunikazioak

Noiz erabil dezakezu PCA?

PCA irudien konpresioan, aurpegi-ezagutzan eta ordenagailu bidezko ikusmeneko domeinuetan erabiltzen den dimentsioa murrizteko teknika bat da.

Edozein dimentsioa murrizteko erabiltzen den algoritmorik kritikoenetako bat da. datuak ezinbestekoak diren xehetasunak galdu gabe. Neurozientzietatik hasi eta hainbat esparrutan erabil dezakezufinantzaketa kuantitatiboa.

Bere aplikazioetako batzuk hauek dira:

• Aurpegi-ezagutza
• Irudiaren konpresioa
• Spike-k abiarazitako kobariantza-analisia (Neurozientzia)
• Bioinformatika
• Datu meatzaritza

Neuro-analisia PCA eta ICA teknikak erabiliz.

ICA osagaiak ortogonalak al dira?

ICA osagaiak ez-ortogonalak dira; dekorrelazio-eraldaketak zeinen soluzioak ordena handiagoko estatistikak dituen.

PCA osagaiak independenteak al dira?

PCAren osagai guztiak estatistikoki independenteak dira.

PCA osagaiek ez dute haien artean gainjarritako informaziorik. Bere osagaiak elkar ortogonalak dira eta bigarren mailako estatistikak hartzen dituzte.

PCA lineala ala ez-lineala da?

PCA eraldaketa lineal ortogonala da.

Datuak koordenatu-sistema berri batean eraldatzen ditu, beraz, bariantza esanguratsuena lehen koordenatuan egon dadin, bigarren bariantza handienean. bigarren koordenatuan, eta abar.

Zer da ICA ez-lineala?

Ika ez-lineala datuak sortzen dituzten aldagai ezkutuak berreskuratzeko gaitasunean oinarritzen da, gainbegiratu gabeko irudikapenaren ikaskuntzaren oinarrizko alderdia.

Datuak aldagai laguntzaileekin areagotzen dira. , denbora-indizea, denbora-seriearen historia edo eskuragarri dagoen beste edozer.

ICA ez-lineala ikas dezakezu datu areagotu zehatzen eta datuen artean bereiziz a bidezausazko aldagai laguntzailea. Erregresio logistikoaren bidez, markoa algoritmikoki inplementa daiteke.

Zergatik da ICA ez-gaussarra?

ICAren funtsezko elementu bat ezkutuko faktoreak gausiarrak ez direla suposatzen da.

ICAk ez ditu bi gaussiar faktore bereiziko, normaltasunetik desbideratzean oinarritzen baita. . Bi gaussiar aldagai kontuan hartuta, ez dago soluzio bakarra probabilitate bateratu zirkular baterako.

Zein den hobea; ICA edo PCA?

Biak hobeak dira beren ikuspegian eta erabileran.

PCA garrantzitsua da zure datuen maila txikiko irudikapena aurkitzeko, eta ICA azpi independentea aurkitzeko. -Zure datuen elementuak. Jendearen esanetan, PCAk datuak konprimitzen ditu eta ICAk bereizten ditu. Beraz, biak dira erabilgarriak.

Azken gogoetak

ICA eta PCA python-en problemak ebazteko erabiltzen diren teknikak dira; biek printzipio antzekoekin funtzionatzen dute baina funtzio desberdinak betetzen dituzte.

ICAk zure datuen azpielementu independenteak aurkitzen laguntzen du eta horiek bereizten ditu. Gainera, ICAk aurkitutako osagaien arteko elkarrekiko informazioa gutxitzen du eta modu independentean kokatutako osagaiak ematen dizkizu.

Hala ere, PCAk datuak konprimitzen ditu eta osagai ortogonalekin maila txikiko irudikapena lortzen du, sarrerako seinalearen bariantza maximizatzen duena. osagai nagusiekin batera.

Erlazionatutako artikuluak

Artikulu honen web istorioen bertsioa hemen aurki dezakezu.