Wiskunde is in prachtige en spannende wittenskip, mar jo moatte stap foar stap gean om har skientme te begripen. Jo kinne net gean hielendal yn ien kear. Om dizze stap-foar-stap oergong makliker te meitsjen, kinne jo ferskate formules en metoaden brûke.

PCA en ICA binne twa fan sokke metoaden dy't brûkt wurde om in dataset op in spesifike basis te dielen. Beide techniken kombinearje boarnen op in lineêre manier om nije te krijen. Se binne beide aardich ferlykber, mar dochs hiel ferskillend fan elkoar.

It meast praktyske ferskil tusken beide techniken is dat PCA nuttich is foar it finen fan in fertsjinwurdiging fan in fermindere rang fan jo gegevens. ICA, oan 'e oare kant, is foar it finen fan ûnôfhinklike sub-eleminten fan jo gegevens.

Yn 'e termen fan leken komprimearret PCA gegevens, en ICA skiedt it.

As jo ​​mear witte wolle oer dizze techniken, lês dan oant it ein.

PCA- en ICA-techniken wurde brûkt yn ferskate testprosessen.

Wat is PCA?

PCA of Principal Component Analysis is in reduksjemetoade dy't brûkt wurdt om de ôfmjittings fan 'e grutte datasets te ferminderjen troch se yn lytsere te feroarjen en alle nedige ynformaasje yntakt te hâlden.

As jo ​​ferminderje de grutte fan in dataset, do offerje krektens, mar dimensionality reduksje is alles oer in offerje krektens foar ienfâld.

Jo kinne lytsere datasets makliker ferkenne en fisualisearje, en algoritmen foar masinelearen kinne gegevens tagonkliker en rapper analysearje, om'tder binne minder fariabelen.

Gearfetsjend, PCA hat as doel om it oantal fariabelen yn in dataset te ferminderjen, wylst safolle mooglik ynformaasje bewarre wurdt.

Wat is ICA?

Independent Component Analysis (ICA) is in statistyske technyk dy't ferburgen faktoaren ûntdekt efter sets fan willekeurige fariabelen, mjittingen en sinjalen.

The Independent Component Analysis. (ICA) nimt in mingd sinjaal en skiedt it yn ûnôfhinklike boarnen. Jo kinne ek neame it in cocktail partij probleem of bline boarne skieding probleem.

As jo ​​​​op in cocktailfeest binne, praat elkenien oer ferskate dingen, mar jo harsens en earen slagje noch altyd in inkele stim te lokalisearjen en identifisearje dy't jo wolle hearre.

Lyksa wurket ICA om elk sinjaal te skieden fan in mingsel fan sinjalen yn in ûnôfhinklik berjocht.

Ferskil tusken ICA en PCA

Hjir is in list mei ferskillen tusken PCA en PCA ICA foar jo.

• ICA is goed foar it finen fan ûnôfhinklike sub-eleminten fan jo gegevens, wylst PCA jo in fertsjinwurdiging mei fermindere rang krijt.
• PCA komprimearret gegevens, wylst ICA se skiedt.
• Yn PCA binne komponinten ortogonaal; yn ICA, se meie net wêze. Yn ICA sykje jo nei ûnôfhinklik pleatste komponinten.
• Wylst PCA de fariânsje fan it ynfiersinjaal en haadkomponinten maksimalisearret, minimalisearret ICA ûnderlinge ynformaasje ûnder fûne komponinten.
• PCArangearret de funksjes fan meast signifikant nei minst signifikant. Yn ICA binne komponinten lykwols yn essinsje net oardere en lykweardich.
• PCA fermindert de dimensjes om oerfitting te foarkommen, wylst ICA it mingde sinjaal nimt en it feroaret yn syn ûnôfhinklike boarnen'sinjalen.
• PCA is rjochte op it maksimalisearjen fan de fariaasjes, wylst ICA net konsintrearre is op fariânsje .

Hjir is in wiidweidige fideo oer PCA en ICA.

PCA VS ICA

Wannear kinne jo ICA brûke?

ICA is in manier om in wiidweidige gegevensset fan in protte fariabelen te ferminderjen yn lytsere oantallen selsorganisearre komponinten.

In gegevensset bestiet út in protte fariabelen, dus Independent Components Analysis (ICA) wurdt brûkt om se te ferminderjen yn lytsere diminsjes om te begripen as selsorganisearre funksjonele netwurken. Jo kinne ICA brûke om net-fysike sinjalen te analysearjen.

In pear fan har tapassingen omfetsje;

• Foarsizze beursprizen
• Optyske ôfbylding fan neuroanen
• Gesichtsherkenning
• Astronomie en kosmology
• Mobyle telefoankommunikaasje

Wannear kinne jo PCA brûke?

PCA is in dimensjereduksjetechnyk dy't brûkt wurdt yn ôfbyldingskompresje, gesichtsherkenning en kompjûterfisydomeinen.

It is ien fan 'e meast krityske algoritmen dy't brûkt wurde foar dimensjereduksje fan elke gegevens sûnder har essensjele lekkernijen te ferliezen. Jo kinne it brûke op ferskate fjilden, fariearjend fan neurowittenskippen oantkwantitative finânsjes.

Guon fan har tapassingen omfetsje;

• Gesichtsherkenning
• Ofbyldingskompresje
• Spike-triggered covariance analysis (Neurosciences)
• Bioinformatika
• Data mining

Neuro-analyze mei PCA- en ICA-techniken.

Binne ICA-komponinten ortogonaal?

ICA-komponinten binne net-ortogonaal; decorrelating transforms waans oplossing hat hegere-oarder statistyk.

Binne PCA Components Unôfhinklik?

Alle komponinten fan PCA binne statistysk ûnôfhinklik.

De PCA-komponinten hawwe gjin oerlappende ynformaasje tusken har. De komponinten binne ûnderling ortogonaal en befetsje statistiken fan twadde-order.

Is PCA lineêr of net-lineêr?

PCA is in ortogonale lineêre transformaasje.

It transformearret de gegevens yn in nij koördinatesysteem sadat de meast signifikante fariânsje op 'e earste koördinaat leit, de twadde grutste fariânsje op de twadde koördinaat, ensfh.

Wat is net-lineêre ICA?

Non-lineêre ICA rjochtet him op 'e mooglikheid om de latinte fariabelen te herstellen dy't de gegevens generearje, in fûnemintele aspekt fan learen fan net tafersjoch foar fertsjintwurdiging.

Gegevens wurde fergrutte mei helpfariabelen , lykas de tiidyndeks, de skiednis fan 'e tiidsearje, of wat oars beskikber is.

Jo kinne net-lineêre ICA leare troch te ûnderskieden tusken krekte fergrutte gegevens en gegevens mei inrandomisearre auxiliary fariabele. Troch logistyske regression kin it ramt algoritmysk ymplementearre wurde.

Wêrom is ICA Non-Gaussian?

In wichtich elemint fan ICA is dat latinte faktoaren oannommen wurde net-Gaussiaansk te wêzen.

ICA sil twa Gaussiaanske faktoaren net skiede, om't it basearre is op ôfwiking fan normaliteit . Sjoen twa Gaussyske fariabelen is der gjin ienige oplossing foar in sirkulêre mienskiplike kâns.

Hokker is better; ICA of PCA?

Beide binne better yn har perspektyf en gebrûk.

PCA is wichtich foar it finen fan in fertsjinwurdiging mei fermindere rang fan jo gegevens, en ICA foar it finen fan ûnôfhinklike sub -eleminten fan jo gegevens. Yn termen fan leken komprimearret PCA gegevens, en ICA skiedt it. Dus beide binne brûkber.

Final Thoughts

ICA en PCA binne techniken dy't brûkt wurde by it oplossen fan pythonproblemen - beide wurkje op ferlykbere prinsipes, mar fiere ferskate funksjes út.

ICA helpt by it finen fan ûnôfhinklike sub-eleminten fan jo gegevens en skiedt se. Boppedat minimalisearret ICA ûnderlinge ynformaasje tusken fûnemintele komponinten en jout jo ûnôfhinklik pleatste komponinten.

PCA komprimearret lykwols gegevens en krijt jo in fertsjinwurdiging fan fermindere rang mei ortogonale komponinten, dy't de fariânsje fan it ynfiersinjaal maksimaleart. tegearre mei haadkomponinten.

Related Articles

De webferhaalferzje fan dit artikel is hjir te finen.