მათემატიკა მშვენიერი და ამაღელვებელი მეცნიერებაა, მაგრამ თქვენ უნდა იაროთ ნაბიჯ-ნაბიჯ მის სილამაზეზე. თქვენ არ შეგიძლიათ ერთდროულად გაიაროთ მთელი გზა. ამ ნაბიჯ-ნაბიჯ გადასვლის გასაადვილებლად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ რამდენიმე ფორმულა და მეთოდი.

PCA და ICA არის ორი ასეთი მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ნაკრების კონკრეტულ საფუძველზე გასაყოფად. ორივე ტექნიკა აერთიანებს წყაროებს ხაზოვანი გზით ახლის მისაღებად. ორივე საკმაოდ ჰგავს, მაგრამ ძალიან განსხვავდება ერთმანეთისგან.

ყველაზე პრაქტიკული განსხვავება ორივე ტექნიკას შორის არის ის, რომ PCA სასარგებლოა თქვენი მონაცემების შემცირებული რანგის წარმოდგენის საპოვნელად. მეორეს მხრივ, ICA არის თქვენი მონაცემების დამოუკიდებელი ქვეელემენტების მოსაძებნად.

ხალხური სიტყვებით რომ ვთქვათ, PCA შეკუმშავს მონაცემებს და ICA გამოყოფს მას.

თუ გსურთ გაიგოთ მეტი ამ ტექნიკის შესახებ, წაიკითხეთ ბოლომდე.

PCA და ICA ტექნიკა გამოიყენება სხვადასხვა ტესტირების პროცესში.

რა არის PCA?

PCA ან ძირითადი კომპონენტის ანალიზი არის შემცირების მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა დიდი ნაკრების ზომების შესამცირებლად, მათი შეცვლით უფრო მცირედ და ყველა საჭირო ინფორმაციის ხელუხლებლად შენარჩუნებით.

როდესაც ამცირებთ მონაცემთა ნაკრების ზომას, თქვენ სწირავთ სიზუსტეს, მაგრამ განზომილების შემცირება მხოლოდ სიზუსტის შეწირვაა სიმარტივისთვის.

შეგიძლიათ უფრო ადვილად შეისწავლოთ და წარმოიდგინოთ მონაცემთა მცირე ნაკრები, ხოლო მანქანური სწავლების ალგორითმები უფრო ხელმისაწვდომი და სწრაფად აანალიზებენ მონაცემებს, რადგანნაკლები ცვლადებია.

შეჯამებისთვის, PCA მიზნად ისახავს მონაცემთა ნაკრებში ცვლადების რაოდენობის შემცირებას რაც შეიძლება მეტი ინფორმაციის შენარჩუნებით.

რა არის ICA?

დამოუკიდებელი კომპონენტის ანალიზი (ICA) არის სტატისტიკური ტექნიკა, რომელიც აღმოაჩენს დამალულ ფაქტორებს შემთხვევითი ცვლადების, გაზომვების და სიგნალების ნაკრების უკან.

დამოუკიდებელი კომპონენტის ანალიზი (ICA) იღებს შერეულ სიგნალს და ჰყოფს მას დამოუკიდებელ წყაროებად. თქვენ ასევე შეგიძლიათ უწოდოთ მას კოქტეილის წვეულების პრობლემა ან ბრმა წყაროდან გამოყოფის პრობლემა.

როცა კოქტეილის წვეულებაზე ხარ, ყველა სხვადასხვა რამეზე საუბრობს, მაგრამ შენი ტვინი და ყურები მაინც ახერხებენ იპოვონ და ამოიცნონ ერთი ხმა, რომლის მოსმენაც გსურთ.

მსგავსად, ICA მუშაობს იმისათვის, რომ გამოყოს ყველა სიგნალი სიგნალების ნარევიდან დამოუკიდებელ შეტყობინებად.

განსხვავება ICA-სა და PCA-ს შორის

აქ არის განსხვავებების ჩამონათვალი PCA-სა და შორის. ICA თქვენთვის.

• ICA კარგია თქვენი მონაცემების დამოუკიდებელი ქვეელემენტების მოსაძებნად, ხოლო PCA გაძლევთ შემცირებული რანგის წარმოდგენას.
• PCA შეკუმშავს მონაცემებს, ხოლო ICA გამოყოფს მას.
• PCA-ში კომპონენტები ორთოგონალურია; ICA-ში, ისინი შეიძლება არ იყვნენ. ICA-ში თქვენ ეძებთ დამოუკიდებლად განლაგებულ კომპონენტებს.
• მიუხედავად იმისა, რომ PCA მაქსიმალურად ზრდის შეყვანის სიგნალისა და ძირითადი კომპონენტების დისპერსიას, ICA ამცირებს ორმხრივ ინფორმაციას ნაპოვნი კომპონენტებს შორის.
• PCAანაწილებს მახასიათებლებს ყველაზე მნიშვნელოვანიდან ნაკლებად მნიშვნელოვანამდე. თუმცა, ICA-ში კომპონენტები არსებითად უწესრიგო და თანაბარია.
• PCA ამცირებს ზომებს ზედმეტი მორგების თავიდან ასაცილებლად, ხოლო ICA იღებს შერეულ სიგნალს და აქცევს მას დამოუკიდებელ წყაროების სიგნალებად.
• PCA ორიენტირებულია დისპერსიების მაქსიმიზაციაზე, ხოლო ICA არ არის კონცენტრირებული დისპერსიაზე .

აქ არის ყოვლისმომცველი ვიდეო PCA-სა და ICA-ს შესახებ.

PCA VS ICA

როდის შეგიძლიათ გამოიყენოთ ICA?

ICA არის მრავალი ცვლადის მონაცემთა ვრცელი ნაკრების შემცირება თვითორგანიზებულ კომპონენტებად მცირე რაოდენობით.

მონაცემთა ნაკრები შედგება მრავალი ცვლადისაგან, ამიტომ დამოუკიდებელი კომპონენტების ანალიზი (ICA) გამოიყენება მათი მცირე ზომებად დასაყვანად, რათა გავიგოთ, როგორც თვითორგანიზებული ფუნქციური ქსელები. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ICA არაფიზიკური სიგნალების გასაანალიზებლად.

მისი რამდენიმე აპლიკაცია მოიცავს;

• საფონდო ბირჟის ფასების პროგნოზირება
• ნეირონების ოპტიკური გამოსახულება
• სახის ამოცნობა
• ასტრონომია და კოსმოლოგია
• მობილური სატელეფონო კომუნიკაციები

როდის შეგიძლიათ გამოიყენოთ PCA?

PCA არის განზომილების შემცირების ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება გამოსახულების შეკუმშვის, სახის ამოცნობისა და კომპიუტერული ხედვის დომენებში.

ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე კრიტიკული ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება ნებისმიერი განზომილების შემცირებისთვის. მონაცემები არსებითი წვრილმანების დაკარგვის გარეშე. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი სხვადასხვა სფეროში, დაწყებული ნეირომეცნიერებიდან დაწყებულირაოდენობრივი ფინანსები.

მისი ზოგიერთი პროგრამა მოიცავს;

• სახის ამოცნობას
• გამოსახულების შეკუმშვას
• სპაიკით გამოწვეული კოვარიანციული ანალიზი (ნეირომეცნიერებები)
• ბიოინფორმატიკა
• მონაცემთა მოპოვება

ნეირო ანალიზი PCA და ICA ტექნიკის გამოყენებით.

არის თუ არა ICA კომპონენტები ორთოგონალური?

ICA კომპონენტები არაორთოგონალურია; გარდაქმნების დეკორელაცია, რომელთა ამოხსნას აქვს უფრო მაღალი რიგის სტატისტიკა.

არის თუ არა PCA კომპონენტები დამოუკიდებელი?

PCA-ს ყველა კომპონენტი სტატისტიკურად დამოუკიდებელია.

PCA კომპონენტებს არ აქვთ რაიმე გადაფარვის ინფორმაცია მათ შორის. მისი კომპონენტები ორთოგონალურია და მოიცავს მეორე რიგის სტატისტიკას.

PCA ხაზოვანია თუ არაწრფივი?

PCA არის ორთოგონალური წრფივი ტრანსფორმაცია.

ის გარდაქმნის მონაცემებს ახალ კოორდინატულ სისტემად ისე, რომ ყველაზე მნიშვნელოვანი ვარიაცია დევს პირველ კოორდინატზე, მეორე ყველაზე დიდ დისპერსიაზე. მეორე კოორდინატზე და ასე შემდეგ.

რა არის არაწრფივი ICA?

არაწრფივი ICA ფოკუსირებულია ფარული ცვლადების აღდგენის უნარზე, რომლებიც წარმოქმნიან მონაცემებს, უკონტროლო წარმოდგენის სწავლის ფუნდამენტურ ასპექტს.

მონაცემები გადიდებულია დამხმარე ცვლადებით. , როგორიცაა დროის ინდექსი, დროის სერიების ისტორია ან სხვა რაც ხელმისაწვდომია.

შეგიძლიათ ისწავლოთ არაწრფივი ICA ზუსტი გაძლიერებული მონაცემებისა და მონაცემების გარჩევითრანდომიზებული დამხმარე ცვლადი. ლოგისტიკური რეგრესიის საშუალებით, ფრეიმიკ შეიძლება განხორციელდეს ალგორითმულად.

რატომ არის ICA არა-გაუსური?

ICA-ს მთავარი ელემენტია ის, რომ ლატენტური ფაქტორები არაგაუსიანად ითვლება.

ICA არ გამოყოფს ორ გაუსის ფაქტორს, რადგან ის დაფუძნებულია ნორმალურობიდან გადახრაზე. . ორი გაუსის ცვლადის გათვალისწინებით, წრიული ერთობლივი ალბათობის ერთი გამოსავალი არ არსებობს.

რომელია უკეთესი; ICA თუ PCA?

ორივე უკეთესია მათი პერსპექტივით და გამოყენების თვალსაზრისით.

PCA მნიშვნელოვანია თქვენი მონაცემების შემცირებული რანგის წარმოდგენის საპოვნელად, ხოლო ICA დამოუკიდებელი ქვემდებარეობის მოსაძებნად. - თქვენი მონაცემების ელემენტები. ხალხური სიტყვებით რომ ვთქვათ, PCA შეკუმშავს მონაცემებს და ICA გამოყოფს მას. ასე რომ, ორივე სასარგებლოა.

საბოლოო აზრები

ICA და PCA არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება პითონის პრობლემების გადასაჭრელად - ორივე მუშაობს მსგავს პრინციპებზე, მაგრამ ასრულებს განსხვავებულ ფუნქციებს.

ICA გეხმარებათ თქვენი მონაცემების დამოუკიდებელი ქვეელემენტების პოვნაში და მათ გამოყოფაში. გარდა ამისა, ICA ამცირებს ორმხრივ ინფორმაციას პოულ კომპონენტებს შორის და გაძლევთ დამოუკიდებლად განთავსებულ კომპონენტებს.

თუმცა, PCA შეკუმშავს მონაცემებს და მოგცემთ შემცირებულ რანგის წარმოდგენას ორთოგონალური კომპონენტებით, რაც მაქსიმალურად ზრდის შეყვანის სიგნალის დისპერსიას. ძირითად კომპონენტებთან ერთად.

დაკავშირებული სტატიები

ამ სტატიის ვებ სიუჟეტის ვერსია შეგიძლიათ იხილოთ აქ.