ગણિત એક સુંદર અને ઉત્તેજક વિજ્ઞાન છે, પરંતુ તેની સુંદરતાને સમજવા માટે તમારે એક-એક પગલું આગળ વધવું પડશે. તમે એક જ સમયે બધી રીતે જઈ શકતા નથી. આ પગલું-દર-પગલાં સંક્રમણને સરળ બનાવવા માટે, તમે ઘણા સૂત્રો અને પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરી શકો છો.

PCA અને ICA એ બે એવી પદ્ધતિઓ છે જેનો ઉપયોગ ચોક્કસ આધાર પર ડેટા સેટને વિભાજીત કરવા માટે થાય છે. બંને તકનીકો નવી મેળવવા માટે એક રેખીય રીતે સ્ત્રોતોને જોડે છે. તે બંને એકદમ સમાન છે છતાં એકબીજાથી ખૂબ જ અલગ છે.

બંને તકનીકો વચ્ચેનો સૌથી વ્યવહારુ તફાવત એ છે કે PCA તમારા ડેટાની ઓછી રેન્કની રજૂઆત શોધવા માટે ઉપયોગી છે. બીજી બાજુ, ICA એ તમારા ડેટાના સ્વતંત્ર પેટા-તત્વો શોધવા માટે છે.

સામાન્ય માણસની શરતોમાં, PCA ડેટાને સંકુચિત કરે છે, અને ICA તેને અલગ કરે છે.

જો તમે આ તકનીકો વિશે વધુ જાણવા માંગતા હો, તો અંત સુધી વાંચો.

PCA અને ICA તકનીકોનો ઉપયોગ વિવિધ પરીક્ષણ પ્રક્રિયાઓમાં થાય છે.

PCA શું છે?

PCA અથવા મુખ્ય ઘટક વિશ્લેષણ એ એક ઘટાડો પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ મોટા ડેટા સેટના પરિમાણોને નાનામાં બદલીને અને તમામ જરૂરી માહિતીને અકબંધ રાખીને તેને ઘટાડવા માટે કરવામાં આવે છે.

જ્યારે તમે ડેટા સેટનું કદ ઓછું કરો છો, ત્યારે તમે ચોકસાઈનો બલિદાન આપો છો, પરંતુ પરિમાણમાં ઘટાડો એ સરળતા માટે ચોકસાઈનો બલિદાન આપવા વિશે છે.

તમે નાના ડેટા સેટને સરળતાથી અન્વેષણ અને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરી શકો છો અને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ ડેટાનું વધુ સુલભ અને ઝડપી વિશ્લેષણ કરી શકે છે કારણ કેત્યાં ઓછા ચલો છે.

સારું કરવા માટે, PCA એ શક્ય તેટલી વધુ માહિતી સાચવીને ડેટા સેટમાં ચલોની સંખ્યા ઘટાડવાનું લક્ષ્ય રાખે છે.

ICA શું છે?

સ્વતંત્ર ઘટક વિશ્લેષણ (ICA) એ એક આંકડાકીય તકનીક છે જે રેન્ડમ ચલ, માપન અને સંકેતોના સેટ પાછળ છુપાયેલા પરિબળોને ઉજાગર કરે છે.

ધ ઇન્ડિપેન્ડન્ટ કમ્પોનન્ટ એનાલિસિસ (ICA) મિશ્ર સિગ્નલ લે છે અને તેને સ્વતંત્ર સ્ત્રોતોમાં અલગ કરે છે. તમે તેને કોકટેલ પાર્ટી પ્રોબ્લેમ અથવા બ્લાઈન્ડ સોર્સ સેપરેશન પ્રોબ્લેમ પણ કહી શકો છો.

જ્યારે તમે કોકટેલ પાર્ટીમાં હોવ, ત્યારે દરેક વ્યક્તિ જુદી જુદી વસ્તુઓ વિશે વાત કરતી હોય છે, પરંતુ તમારું મગજ અને કાન હજુ પણ તમે સાંભળવા માગતા હોય તેવા એક જ અવાજને શોધવા અને ઓળખવામાં મેનેજ કરે છે.

તે જ રીતે, ICA દરેક સિગ્નલને સિગ્નલોના મિશ્રણમાંથી સ્વતંત્ર સંદેશમાં અલગ કરવાનું કામ કરે છે.

ICA અને PCA વચ્ચેનો તફાવત

અહીં PCA અને વચ્ચેના તફાવતોની સૂચિ છે. તમારા માટે ICA.

• ICA તમારા ડેટાના સ્વતંત્ર પેટા-તત્વો શોધવા માટે સારું છે, જ્યારે PCA તમને ઘટાડેલી રેન્કનું પ્રતિનિધિત્વ આપે છે.
• PCA ડેટાને સંકુચિત કરે છે, જ્યારે ICA તેને અલગ કરે છે.
• PCA માં, ઘટકો ઓર્થોગોનલ હોય છે; ICA માં, તેઓ ન પણ હોઈ શકે. ICA માં, તમે સ્વતંત્ર રીતે મૂકેલા ઘટકો શોધી રહ્યાં છો.
• જ્યારે PCA ઇનપુટ સિગ્નલ અને મુખ્ય ઘટકોના તફાવતને મહત્તમ કરે છે, ત્યારે ICA મળેલા ઘટકો વચ્ચેની પરસ્પર માહિતીને ઘટાડે છે. <9
• PCAવિશેષતાઓને સૌથી નોંધપાત્રથી ઓછામાં ઓછા નોંધપાત્ર સુધી ક્રમ આપે છે. જો કે, ICA માં, ઘટકો અનિવાર્યપણે અવ્યવસ્થિત અને સમાન હોય છે.
• PCA એ ઓવરફિટિંગને રોકવા માટે પરિમાણો ઘટાડે છે, જ્યારે ICA મિશ્ર-સિગ્નલ લે છે અને તેને તેના સ્વતંત્ર સ્ત્રોતોના સંકેતોમાં ફેરવે છે.
• PCA એ ભિન્નતાને મહત્તમ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે, જ્યારે ICA ભિન્નતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતું નથી .

અહીં PCA અને ICA વિશેનો એક વ્યાપક વિડિયો છે.

PCA VS ICA

તમે ICA નો ઉપયોગ ક્યારે કરી શકો છો?

ICA એ ઘણા ચલોના વિસ્તૃત ડેટા સેટને નાની સંખ્યામાં સ્વ-સંગઠિત ઘટકોમાં ઘટાડવાનો એક માર્ગ છે.

ડેટા સેટમાં ઘણા ચલોનો સમાવેશ થાય છે, તેથી સ્વતંત્ર ઘટકો વિશ્લેષણ (ICA) નો ઉપયોગ તેમને સ્વ-સંગઠિત કાર્યાત્મક નેટવર્ક તરીકે સમજવા માટે નાના પરિમાણોમાં ઘટાડવા માટે થાય છે. તમે બિન-ભૌતિક સંકેતોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે ICA નો ઉપયોગ કરી શકો છો.

તેના થોડા કાર્યક્રમોમાં સમાવેશ થાય છે;

• શેરબજારના ભાવની આગાહી કરો
• ન્યુરોન્સનું ઓપ્ટિકલ ઇમેજિંગ
• ચહેરા ઓળખ
• ખગોળશાસ્ત્ર અને બ્રહ્માંડ વિજ્ઞાન
• મોબાઈલ ફોન સંચાર

તમે પીસીએનો ઉપયોગ ક્યારે કરી શકો છો?

PCA એ ઇમેજ કમ્પ્રેશન, ફેશિયલ રેકગ્નિશન અને કમ્પ્યુટર વિઝન ડોમેન્સમાં વપરાતી એક પરિમાણ ઘટાડવાની તકનીક છે.

તે કોઈપણના પરિમાણ ઘટાડવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી સૌથી મહત્વપૂર્ણ અલ્ગોરિધમ્સમાંની એક છે. ડેટા તેની આવશ્યક ટીડબિટ્સ ગુમાવ્યા વિના. તમે તેનો ઉપયોગ ન્યુરોસાયન્સથી લઈને વિવિધ ક્ષેત્રોમાં કરી શકો છોમાત્રાત્મક નાણા.

તેની કેટલીક એપ્લિકેશનોમાં સમાવેશ થાય છે;

• ચહેરાની ઓળખ
• ઇમેજ કમ્પ્રેશન
• સ્પાઇક ટ્રિગર કોવેરિયન્સ વિશ્લેષણ (ન્યુરોસાયન્સ)
• બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ
• ડેટા માઇનિંગ

PCA અને ICA તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરો વિશ્લેષણ.

શું ICA ઘટકો ઓર્થોગોનલ છે?

ICA ઘટકો બિન-ઓર્થોગોનલ છે; ડેકોરેલેટીંગ ટ્રાન્સફોર્મ્સ જેના સોલ્યુશનમાં ઉચ્ચ-ક્રમના આંકડા છે.

શું PCA ઘટકો સ્વતંત્ર છે?

PCA ના તમામ ઘટકો આંકડાકીય રીતે સ્વતંત્ર છે.

PCA ઘટકોમાં તેમની વચ્ચે કોઈ ઓવરલેપિંગ માહિતી હોતી નથી. તેના ઘટકો પરસ્પર ઓર્થોગોનલ છે અને તેમાં બીજા ક્રમના આંકડા સામેલ છે.

શું PCA રેખીય છે કે બિન-રેખીય?

PCA એ એક ઓર્થોગોનલ રેખીય પરિવર્તન છે.

તે ડેટાને નવી કોઓર્ડિનેટ સિસ્ટમમાં રૂપાંતરિત કરે છે જેથી સૌથી નોંધપાત્ર તફાવત પ્રથમ કોઓર્ડિનેટ પર રહેલો હોય, જે બીજો સૌથી મોટો ભિન્નતા છે. બીજા કોઓર્ડિનેટ પર, અને તેથી વધુ.

નોન-લીનિયર ICA શું છે?

નોન-લીનિયર ICA એ સુપ્ત ચલોને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની ક્ષમતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જે ડેટા જનરેટ કરે છે, જે દેખરેખ વિનાના પ્રતિનિધિત્વ શિક્ષણનું એક મૂળભૂત પાસું છે.

ડેટાને સહાયક ચલો સાથે વધારવામાં આવે છે , જેમ કે સમય અનુક્રમણિકા, સમય શ્રેણીનો ઇતિહાસ, અથવા બીજું જે ઉપલબ્ધ છે.

તમે ચોક્કસ સંવર્ધિત ડેટા અને ડેટા વચ્ચે ભેદભાવ કરીને બિનરેખીય ICA શીખી શકો છોરેન્ડમાઇઝ્ડ સહાયક ચલ. લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન દ્વારા, ફ્રેમવર્કને અલ્ગોરિધમિક રીતે લાગુ કરી શકાય છે.

શા માટે ICA નોન-ગૌસિયન છે?

ICA નું મુખ્ય તત્વ એ છે કે ગુપ્ત પરિબળો બિન-ગૌસિયન હોવાનું માનવામાં આવે છે.

ICA બે ગૌસિયન પરિબળોને અલગ કરશે નહીં કારણ કે તે સામાન્યતામાંથી વિચલન પર આધારિત છે . બે ગૌસીયન ચલોને જોતાં, ગોળાકાર સંયુક્ત સંભાવના માટે કોઈ એક ઉકેલ નથી.

કયું સારું છે; ICA અથવા PCA?

બંને તેમના પરિપ્રેક્ષ્ય અને વપરાશમાં બહેતર છે.

તમારા ડેટાની ઓછી રેન્કની રજૂઆત શોધવા માટે PCA અને સ્વતંત્ર પેટા શોધવા માટે ICA મહત્વપૂર્ણ છે. -તમારા ડેટાના તત્વો. સામાન્ય માણસની શરતોમાં, PCA ડેટાને સંકુચિત કરે છે, અને ICA તેને અલગ કરે છે. તેથી બંને ઉપયોગી છે.

અંતિમ વિચારો

ICA અને PCA એ અજગરની સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે વપરાતી તકનીકો છે – બંને સમાન સિદ્ધાંતો પર કામ કરે છે પરંતુ વિવિધ કાર્યો કરે છે.

ICA તમારા ડેટાના સ્વતંત્ર પેટા-તત્વો શોધવામાં મદદ કરે છે અને તેમને અલગ કરે છે. તદુપરાંત, ICA મળેલ ઘટકો વચ્ચેની પરસ્પર માહિતીને ઘટાડે છે અને તમને સ્વતંત્ર રીતે મૂકેલા ઘટકો આપે છે.

જો કે, PCA ડેટાને સંકુચિત કરે છે અને તમને ઓર્થોગોનલ ઘટકો સાથે ઘટાડેલી રેન્કનું પ્રતિનિધિત્વ આપે છે, જે ઇનપુટ સિગ્નલના તફાવતને મહત્તમ કરે છે. મુખ્ય ઘટકો સાથે.

સંબંધિત લેખો

આ લેખનું વેબ સ્ટોરી વર્ઝન અહીં મળી શકે છે.