As matemáticas son unha ciencia fermosa e emocionante, pero tes que ir paso a paso para comprender a súa beleza. Non podes percorrer todo o camiño á vez. Para facilitar esta transición paso a paso, podes usar varias fórmulas e métodos.

PCA e ICA son dous destes métodos utilizados para dividir un conxunto de datos nunha base específica. Ambas técnicas combinan fontes de forma lineal para obter outras novas. Ambas son bastante similares pero moi diferentes entre si.

A diferenza máis práctica entre ambas técnicas é que a PCA é útil para atopar unha representación de rango reducido dos teus datos. ICA, por outra banda, é para atopar subelementos independentes dos teus datos.

En termos simples, PCA comprime os datos e ICA os separa.

Se queres saber máis sobre estas técnicas, le ata o final.

As técnicas de PCA e ICA utilízanse en varios procesos de proba.

Que é PCA?

A PCA ou análise de compoñentes principais é un método de redución que se emprega para reducir as dimensións dos grandes conxuntos de datos cambiándoos por outros máis pequenos e conservando toda a información necesaria intacta.

Cando reduces o tamaño dun conxunto de datos, estás sacrificando a precisión, pero a redución da dimensionalidade consiste en sacrificar a precisión pola sinxeleza.

Podes explorar e visualizar conxuntos de datos máis pequenos máis facilmente, e os algoritmos de aprendizaxe automática poden analizar os datos de xeito máis accesible e rápido porquehai menos variables.

Para resumir, o PCA pretende reducir o número de variables nun conxunto de datos preservando a maior cantidade de información posible.

Que é ICA?

A análise de compoñentes independentes (ICA) é unha técnica estatística que descobre factores ocultos detrás de conxuntos de variables aleatorias, medidas e sinais.

A análise de compoñentes independentes. (ICA) toma un sinal mixto e sepárao en fontes independentes. Tamén podes chamalo problema de cóctel ou problema de separación de fontes cegas.

Cando estás nun cóctel, todo o mundo fala de cousas diferentes, pero o teu cerebro e o teu oído aínda conseguen localizar e identificar unha única voz que queres escoitar.

Do mesmo xeito, ICA traballa para separar cada sinal dunha mestura de sinais nunha mensaxe independente.

Diferenza entre ICA e PCA

Aquí está unha lista de diferenzas entre PCA e PCA. ICA para ti.

• ICA é bo para atopar subelementos independentes dos teus datos, mentres que PCA obtén unha representación de rango reducido.
• PCA comprime os datos, mentres que ICA os separa.
• En PCA, os compoñentes son ortogonais; en ICA, poden non estar. En ICA, está a buscar compoñentes colocados de forma independente.
• Aínda que PCA maximiza a varianza do sinal de entrada e dos compoñentes principais, ICA minimiza a información mutua entre os compoñentes atopados.
• PCAclasifica as características de máis significativa a menos significativa. Non obstante, en ICA, os compoñentes son esencialmente desordenados e iguais.
• A PCA reduce as dimensións para evitar un sobreajuste, mentres que ICA toma o sinal mixto e convérteo en sinais das súas fontes independentes.
• PCA céntrase en maximizar as varianzas, mentres que ICA non se concentra na varianza .

Aquí tes un vídeo completo sobre PCA e ICA.

PCA VS ICA

Cando podes usar ICA?

ICA é unha forma de reducir un conxunto de datos extenso de moitas variables a un número menor de compoñentes autoorganizados.

Un conxunto de datos consta de moitas variables, polo que é independente. A Análise de Compoñentes (ICA) utilízase para reducilos en dimensións máis pequenas para entenderse como redes funcionais autoorganizadas. Podes usar ICA para analizar sinais non físicos.

Algunhas das súas aplicacións inclúen;

• Predicir os prezos da bolsa
• Imaxe óptica de neuronas
• Recoñecemento facial
• Astronomía e cosmoloxía
• Comunicacións por teléfono móbil

Cando podes usar PCA?

A PCA é unha técnica de redución de dimensións que se usa en dominios de compresión de imaxes, recoñecemento facial e visión por ordenador.

É un dos algoritmos máis críticos utilizados para a redución de dimensións de calquera datos sen perder os seus datos esenciais. Podes usalo en varios campos que van dende as neurociencias atafinanzas cuantitativas.

Algunhas das súas aplicacións inclúen;

• Recoñecemento facial
• Compresión de imaxes
• Análise de covarianza desencadeada por Spike (Neurociencias)
• Bioinformática
• Extracción de datos

Análise neuronal mediante técnicas de PCA e ICA.

Os compoñentes de ICA son ortogonais?

Os compoñentes de ICA non son ortogonais; descorrelación de transformacións cuxa solución ten estatísticas de orde superior.

Son independentes os compoñentes da PCA?

Todos os compoñentes da PCA son estatisticamente independentes.

Os compoñentes da PCA non teñen ningunha información sobreposta entre eles. Os seus compoñentes son mutuamente ortogonais e implican estatísticas de segunda orde.

A PCA é lineal ou non lineal?

A PCA é unha transformación lineal ortogonal.

Transforma os datos nun novo sistema de coordenadas de xeito que a varianza máis significativa está na primeira coordenada, a segunda maior varianza. na segunda coordenada, e así por diante.

Que é ICA non lineal?

O ICA non lineal céntrase na capacidade de recuperar as variables latentes que xeran os datos, un aspecto fundamental da aprendizaxe da representación non supervisada.

Os datos son aumentados con variables auxiliares. , como o índice de tempo, o historial da serie temporal ou calquera outra cousa dispoñible.

Podes aprender ICA non lineal discriminando entre datos aumentados precisos e datos con avariable auxiliar aleatoria. A través da regresión loxística, o marco pódese implementar algorítmicamente.

Por que ICA non é gaussiano?

Un elemento clave da ICA é que se asume que os factores latentes non son gaussianos.

A ICA non separará dous factores gaussianos xa que se basea na desviación da normalidade. . Dadas dúas variables gaussianas, non hai unha única solución para unha probabilidade conxunta circular.

Cal é mellor; ICA ou PCA?

Ambos son mellores na súa perspectiva e uso.

PCA é importante para atopar unha representación de rango reducido dos teus datos e ICA para atopar subs independentes. -elementos dos seus datos. En termos simples, PCA comprime os datos e ICA os separa. Polo tanto, ambos son útiles.

Pensamentos finais

ICA e PCA son técnicas utilizadas para resolver problemas de Python; ambas funcionan con principios similares pero realizan funcións diferentes.

ICA axuda a atopar subelementos independentes dos teus datos e separalos. Ademais, ICA minimiza a información mutua entre os compoñentes atopados e ofrécelle compoñentes colocados de forma independente.

Non obstante, PCA comprime os datos e obtén unha representación de rango reducido con compoñentes ortogonais, o que maximiza a varianza do sinal de entrada. xunto cos compoñentes principais.

Artigos relacionados

A versión web deste artigo pódese atopar aquí.