Matematika adalah ilmu yang indah dan menarik, tetapi Anda harus melangkah selangkah demi selangkah untuk memahami keindahannya. Anda tidak bisa melakukannya sekaligus. Untuk memudahkan transisi selangkah demi selangkah ini, Anda dapat menggunakan beberapa rumus dan metode.

PCA dan ICA adalah dua metode yang digunakan untuk membagi kumpulan data dengan dasar tertentu. Kedua teknik ini menggabungkan sumber-sumber secara linier untuk mendapatkan sumber baru. Keduanya sangat mirip namun sangat berbeda satu sama lain.

Perbedaan yang paling praktis di antara kedua teknik ini adalah bahwa PCA berguna untuk menemukan representasi peringkat yang direduksi dari data Anda. Di sisi lain, ICA berguna untuk menemukan sub-elemen independen dari data Anda.

Dalam istilah awam, PCA mengkompres data, dan ICA memisahkannya.

Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut mengenai teknik-teknik ini, bacalah sampai selesai.

Teknik PCA dan ICA digunakan dalam berbagai proses pengujian.

Apa itu PCA?

PCA atau Principal Component Analysis adalah metode reduksi yang digunakan untuk mengurangi dimensi set data yang besar dengan mengubahnya menjadi lebih kecil dan mempertahankan semua informasi yang diperlukan secara utuh.

Ketika Anda mengurangi ukuran kumpulan data, Anda mengorbankan akurasi, tetapi pengurangan dimensi adalah tentang mengorbankan akurasi untuk kesederhanaan.

Anda dapat menjelajahi dan memvisualisasikan kumpulan data yang lebih kecil dengan lebih mudah, dan algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis data dengan lebih mudah dan lebih cepat karena variabelnya lebih sedikit.

Secara ringkas, PCA bertujuan untuk mengurangi jumlah variabel dalam kumpulan data sambil mempertahankan informasi sebanyak mungkin.

Apa itu ICA?

Analisis Komponen Independen (Independent Component Analysis/ICA) adalah teknik statistik yang mengungkap faktor tersembunyi di balik kumpulan variabel acak, pengukuran, dan sinyal.

Analisis Komponen Independen (ICA) mengambil sinyal campuran dan memisahkannya menjadi sumber-sumber independen. Anda juga dapat menyebutnya sebagai masalah pesta koktail atau masalah pemisahan sumber buta.

Ketika Anda berada di pesta koktail, semua orang berbicara tentang hal yang berbeda, tetapi otak dan telinga Anda masih bisa menemukan dan mengidentifikasi satu suara yang ingin Anda dengar.

Demikian pula, ICA bekerja untuk memisahkan setiap sinyal dari campuran sinyal menjadi pesan independen.

Perbedaan Antara ICA Dan PCA

Berikut ini adalah daftar perbedaan antara PCA dan ICA untuk Anda.

• ICA bagus untuk menemukan sub-elemen independen dari data Anda, sementara PCA memberi Anda representasi peringkat yang lebih rendah.
• PCA mengkompres data, sedangkan ICA memisahkannya.
• Dalam PCA, komponen bersifat ortogonal; dalam ICA, mungkin tidak. Dalam ICA, Anda mencari komponen yang ditempatkan secara independen.
• Sementara PCA memaksimalkan varians sinyal input dan komponen utama, ICA meminimalkan informasi timbal balik di antara komponen yang ditemukan.
• PCA mengurutkan fitur dari yang paling signifikan hingga yang paling tidak signifikan. Namun, dalam ICA, komponen pada dasarnya tidak berurutan dan setara.
• PCA mengurangi dimensi untuk mencegah overfitting, sementara ICA mengambil sinyal campuran dan mengubahnya menjadi sinyal sumber independen.
• PCA difokuskan untuk memaksimalkan varians, sedangkan ICA tidak terkonsentrasi pada varians .

Berikut ini adalah video komprehensif tentang PCA dan ICA.

PCA VS ICA

Kapan Anda Dapat Menggunakan ICA?

ICA adalah cara untuk mengurangi kumpulan data yang luas dengan banyak variabel menjadi sejumlah kecil komponen yang terorganisir sendiri.

Satu set data terdiri dari banyak variabel, sehingga Analisis Komponen Independen (ICA) digunakan untuk menguranginya menjadi dimensi yang lebih kecil agar dapat dipahami sebagai jaringan fungsional yang terorganisir secara mandiri. Anda dapat menggunakan ICA untuk menganalisis sinyal non-fisik.

Beberapa aplikasinya meliputi;

• Memprediksi harga pasar saham
• Pencitraan optik neuron
• Pengenalan wajah
• Astronomi dan kosmologi
• Komunikasi telepon seluler

Kapan Anda Dapat Menggunakan PCA?

PCA adalah teknik reduksi dimensi yang digunakan dalam kompresi gambar, pengenalan wajah, dan domain visi komputer.

Ini adalah salah satu algoritme paling penting yang digunakan untuk mengurangi dimensi data apa pun tanpa kehilangan informasi penting. Anda dapat menggunakannya di berbagai bidang mulai dari ilmu saraf hingga keuangan kuantitatif.

Beberapa aplikasinya meliputi;

• Pengenalan wajah
• Kompresi gambar
• Analisis kovarians yang dipicu lonjakan (Ilmu Saraf)
• Bioinformatika
• Penambangan data

Analisis saraf menggunakan teknik PCA dan ICA.

Apakah Komponen ICA Ortogonal?

Komponen ICA tidak ortogonal; transformasi yang berhubungan dengan dekorasi yang solusinya memiliki statistik orde tinggi.

Apakah Komponen-komponen PCA bersifat Independen?

Semua komponen PCA secara statistik independen.

Komponen-komponen PCA tidak memiliki informasi yang tumpang tindih di antara mereka. Komponen-komponennya saling ortogonal dan melibatkan statistik orde dua.

Apakah PCA Linier atau Non-Linier?

PCA adalah transformasi linier ortogonal.

Ini mengubah data ke dalam sistem koordinat baru sehingga varians paling signifikan terletak pada koordinat pertama, varians terbesar kedua pada koordinat kedua, dan seterusnya.

Apa Itu ICA Non-Linear?

Non-Linear ICA berfokus pada kemampuan untuk memulihkan variabel laten yang menghasilkan data, sebuah aspek fundamental dari pembelajaran representasi tanpa pengawasan.

Data ditambah dengan variabel tambahan, seperti indeks waktu, riwayat deret waktu, atau apa pun yang tersedia.

Anda dapat mempelajari ICA nonlinier dengan membedakan antara data tambahan yang akurat dan data dengan variabel tambahan yang diacak. Melalui regresi logistik, kerangka kerja ini dapat diimplementasikan secara algoritmik.

Mengapa ICA Non-Gaussian?

Elemen kunci dari ICA adalah bahwa faktor laten diasumsikan sebagai non-Gaussian.

ICA tidak akan memisahkan dua faktor Gaussian karena didasarkan pada deviasi dari normalitas. Mengingat dua variabel Gaussian, tidak ada solusi tunggal untuk probabilitas gabungan melingkar.

Mana yang lebih baik; ICA atau PCA?

Keduanya lebih baik dalam perspektif dan penggunaannya.

PCA sangat penting untuk menemukan representasi peringkat yang diperkecil dari data Anda, dan ICA untuk menemukan sub-elemen independen dari data Anda. Dalam istilah awam, PCA mengompres data, dan ICA memisahkannya. Jadi, keduanya sangat berguna.

Pikiran Akhir

ICA dan PCA adalah teknik yang digunakan untuk memecahkan masalah python - keduanya bekerja dengan prinsip yang sama tetapi memiliki fungsi yang berbeda.

ICA membantu dalam menemukan sub-elemen independen dari data Anda dan memisahkannya. Selain itu, ICA meminimalkan informasi timbal balik di antara komponen yang ditemukan dan memberi Anda komponen yang ditempatkan secara independen.

Namun, PCA memampatkan data dan memberi Anda representasi peringkat yang diperkecil dengan komponen ortogonal, yang memaksimalkan varians sinyal input bersama dengan komponen utama.

Artikel Terkait

Versi cerita web dari artikel ini dapat ditemukan di sini.