'S e saidheans brèagha inntinneach a th' ann am Matamataig, ach feumaidh tu a dhol ceum air cheum gus a bhòidhchead a thuigsinn. Chan urrainn dhut a dhol fad na slighe aig an aon àm. Gus an gluasad ceum air cheum seo a dhèanamh nas fhasa, faodaidh tu grunn fhoirmlean agus dhòighean a chleachdadh.

Tha PCA agus ICA nan dà dhòigh air an cleachdadh gus seata dàta a roinn air stèidh shònraichte. Bidh an dà dhòigh-obrach a’ cothlamadh stòran ann an dòigh sreathach gus feadhainn ùra fhaighinn. Tha iad le chèile gu math coltach ach glè eadar-dhealaichte bho chèile.

Is e an diofar as practaigeach eadar an dà dhòigh gu bheil PCA feumail airson riochdachadh ìre nas ìsle den dàta agad a lorg. Tha ICA, air an làimh eile, airson fo-eileamaidean neo-eisimeileach den dàta agad a lorg.

Ann an teirmean layman, bidh PCA a’ teannachadh dàta, agus bidh ICA ga sgaradh.

Ma tha thu airson barrachd fhaighinn a-mach mu na dòighean seo, leugh gus an deireadh.

Tha dòighean PCA agus ICA gan cleachdadh ann an diofar phròiseasan deuchainn.

Dè a th’ ann am PCA?

’S e dòigh lughdachaidh a th’ ann am PCA no Mion-sgrùdadh Prìomh Cho-phàirt a thathas a’ cleachdadh gus tomhasan nan seataichean dàta mòra a lughdachadh le bhith gan atharrachadh gu feadhainn nas lugha agus a’ cumail a h-uile fiosrachadh riatanach slàn.

Nuair a lùghdaicheas tu meud seata dàta, tha thu ag ìobradh cruinneas, ach tha lughdachadh meudachd mu dheidhinn a bhith ag ìobradh cruinneas airson sìmplidheachd.

’S urrainn dhut seataichean dàta nas lugha a sgrùdadh agus fhaicinn nas fhasa, agus is urrainn dha algoirmean ionnsachadh inneal dàta a mhion-sgrùdadh nas ruigsinniche agus nas luaithe air sgàththa nas lugha de chaochladairean ann.

Gus geàrr-chunntas, tha PCA ag amas air an àireamh de chaochladairean ann an seata dàta a lùghdachadh fhad 's a tha iad a' glèidheadh ​​na ghabhas de dh'fhiosrachadh.

Dè th' ann an ICA?

Is e dòigh staitistigeil a th’ ann an Mion-sgrùdadh Com-pàirt Neo-eisimeileach (ICA) a tha a’ lorg nithean falaichte air cùl sheataichean de chaochladairean, tomhais agus chomharran air thuaiream. (ICA) a’ gabhail comharra measgaichte agus ga sgaradh gu stòran neo-eisimeileach. Faodaidh tu cuideachd duilgheadas pàrtaidh cocktail no duilgheadas dealachaidh stòr dall a ghairm.

Nuair a tha thu aig pàrtaidh cocktail, bidh a h-uile duine a’ bruidhinn air diofar rudan, ach tha an eanchainn agus na cluasan agad fhathast a’ faighinn a-mach aon ghuth a tha thu airson a chluinntinn a lorg agus a chomharrachadh.

Mar an ceudna, bidh ICA ag obair gus gach comharra a sgaradh bho mheasgachadh de chomharran gu teachdaireachd neo-eisimeileach.

Eadar-dhealachadh eadar ICA Agus PCA

Seo liosta de na h-eadar-dhealachaidhean eadar PCA agus ICA dhut.

• Tha ICA math airson fo-eileamaidean neo-eisimeileach den dàta agad a lorg, agus gheibh PCA riochdachadh ìre nas ìsle dhut.
• Bidh PCA a’ teannachadh dàta, ach tha ICA ga sgaradh.
• Ann am PCA, tha co-phàirtean orthogonal; ann an ICA, is dòcha nach bi iad. Ann an ICA, tha thu a’ coimhead airson co-phàirtean air an suidheachadh gu neo-eisimeileach.
• Fhad ‘s a tha PCA a’ meudachadh an eadar-dhealachaidh anns a’ chomharra cuir a-steach agus prìomh phàirtean, bidh ICA a’ lughdachadh fiosrachadh co-phàirteach am measg cho-phàirtean a lorgar. <9
• PCAa’ rangachadh nam feartan bhon fheadhainn as cudromaiche chun an ìre as cudromaiche. Ach, ann an ICA, tha co-phàirtean gu ìre mhòr neo-òrdaichte agus co-ionann.
• Tha PCA a’ lughdachadh na tomhasan gus casg a chuir air cus uidheamachadh, fhad ‘s a bhios ICA a’ gabhail an comharra measgaichte agus ga thionndadh gu bhith na chomharran stòran neo-eisimeileach.
• Tha PCA ag amas air na h-eadar-dhealachaidhean a mheudachadh, ach chan eil ICA a’ cuimseachadh air caochlaidhean .

Seo bhideo farsaing mu PCA agus ICA.

PCA VS ICA

Cuin as urrainn dhut ICA a chleachdadh?

Tha ICA na dhòigh air seata dàta farsaing de dh’iomadh caochladair a lughdachadh gu àireamhan nas lugha de cho-phàirtean fèin-eagraichte.

Tha iomadh caochladair ann an seata dàta, mar sin Neo-eisimeileach Bithear a’ cleachdadh Mion-sgrùdadh Co-phàirtean (ICA) gus an lughdachadh gu tomhasan nas lugha gus an tuigsinn mar lìonraidhean gnìomh fèin-eagraichte. Faodaidh tu ICA a chleachdadh gus comharran neo-chorporra a sgrùdadh.

Is e glè bheag de na tagraidhean aige a tha a’ toirt a-steach;

• Dèan ro-innse air prìsean margaidh stoc
• Ìomhaighean optigeach de neurons
• Aithneachadh aghaidh
• Reul-eòlas agus cosmology
• Conaltradh fòn-làimhe

Cuin as urrainn dhut PCA a chleachdadh?

Tha PCA na dhòigh lughdachadh meud a thathar a’ cleachdadh ann an teannachadh ìomhaighean, aithneachadh aghaidh, agus raointean lèirsinn coimpiutair. dàta gun a bhith a’ call na tidbits riatanach aige. Faodaidh tu a chleachdadh ann an grunn raointean bho eòlas-inntinn guionmhas cainneachdail.

Tha cuid de na tagraidhean aige a’ toirt a-steach;

• Aithneachadh aghaidh
• Teannadh ìomhaigh
• Spike air a bhrosnachadh le mion-sgrùdadh covariance (Neurosciences)
• Bithinformatics
• Mèinneadh dàta

Mion-sgrùdadh neuro a’ cleachdadh dòighean PCA agus ICA.

A bheil Co-phàirtean ICA Orthogonal?

Tha co-phàirtean ICA neo-orthogonal; cruth-atharraichean sgeadachaidh aig a bheil am fuasgladh aig a bheil staitistig ìre nas àirde.

A bheil co-phàirtean PCA neo-eisimeileach?

Tha na pàirtean uile de PCA neo-eisimeileach gu staitistigeil.

Chan eil fiosrachadh tar-cheangail eadar na pàirtean PCA eatorra. Tha na co-phàirtean aige orthogonal dha chèile agus a’ toirt a-steach staitistig dara-òrdugh.

A bheil PCA sreathach no neo-loidhneach?

Is e cruth-atharrachadh sreathach orthogonal a th’ ann an PCA.

Bidh e ag atharrachadh an dàta gu siostam co-òrdanachaidh ùr gus am bi an caochladh as cudromaiche air a’ chiad cho-chomharran, an dàrna caochladair as motha air an dara co-chomharran, agus mar sin air adhart.

Dè th' ann an ICA Neo-shreathach?

Tha ICA neo-shreathach a’ cur fòcas air a’ chomas air na caochladairean falaichte a ghineadh an dàta fhaighinn air ais, pàirt bhunaiteach de ionnsachadh riochdachaidh gun stiùireadh.

Tha dàta air a mheudachadh le caochladairean taice , mar an clàr-ama, eachdraidh an t-sreath ùine, no ge bith dè eile a tha ri fhaighinn.

Is urrainn dhut ICA neo-loidhneach ionnsachadh le bhith a’ dèanamh leth-bhreith eadar dàta leasaichte ceart agus dàta lecaochladair cuideachail air thuaiream. Tro ath-thilleadh loidsigeach, faodar am frèam-obrach a chuir an gnìomh gu algorithmach.

Carson a tha ICA Neo-Gausianach?

Is e prìomh eileamaid de ICA gu bheilear a’ gabhail ris gu bheil factaran falaichte neo-Gausianach.

Cha dealaich ICA dà fheart Gaussian leis gu bheil e stèidhichte air dealachadh bho riaghailteachd . Le dà chaochladair Gaussianach, chan eil fuasgladh singilte ann airson co-choltachd cruinn.

Dè am fear as fheàrr; ICA neo PCA?

Tha an dà chuid nas fheàrr nan sealladh agus nan cleachdadh.

Tha PCA cudromach airson riochdachadh ìre nas ìsle den dàta agad a lorg, agus ICA airson fo-roinn neo-eisimeileach a lorg. - eileamaidean den dàta agad. Ann an teirmean layman, bidh PCA a’ teannachadh dàta, agus bidh ICA ga sgaradh. Mar sin tha an dà chuid feumail.

Beachdan Deireannach

’S e dòighean a th’ ann an ICA agus PCA gus fuasgladh fhaighinn air duilgheadasan python – bidh an dithis ag obair air prionnsapalan co-chosmhail ach a’ coileanadh diofar ghnìomhan.

Tha ICA a’ cuideachadh le bhith a’ lorg fo-eileamaidean neo-eisimeileach den dàta agad agus gan sgaradh. A bharrachd air an sin, bidh ICA a’ lughdachadh fiosrachadh co-phàirteach am measg cho-phàirtean a lorgar agus a’ toirt dhut co-phàirtean air an suidheachadh gu neo-eisimeileach.

Ach, bidh PCA a’ teannachadh dàta agus a’ toirt dhut riochdachadh ìre nas ìsle le co-phàirtean orthogonal, a nì an ìre as àirde de dh’ eadar-dhealachadh sa chomharra cuir a-steach. còmhla ri prìomh phàirtean.

Artaigilean co-cheangailte

Gheibhear dreach na sgeulachd lìn den artaigil seo an seo.