Математика - әдемі және қызықты ғылым, бірақ оның сұлулығын түсіну үшін бірте-бірте жүру керек. Сіз бірден барлық жолмен жүре алмайсыз. Бұл қадамдық өтуді жеңілдету үшін бірнеше формулалар мен әдістерді қолдануға болады.

PCA және ICA - деректер жинағын белгілі бір негізде бөлу үшін қолданылатын екі әдіс. Екі әдіс те жаңаларын алу үшін көздерді сызықтық түрде біріктіреді. Екеуі де өте ұқсас, бірақ бір-бірінен өте ерекшеленеді.

Екі әдістің арасындағы ең практикалық айырмашылық - PCA деректеріңіздің төмендетілген дәрежелі көрінісін табу үшін пайдалы. ICA, екінші жағынан, деректеріңіздің тәуелсіз ішкі элементтерін табуға арналған.

Жалпы тілмен айтқанда, PCA деректерді қысады, ал ICA оны бөледі.

Осы әдістер туралы көбірек білгіңіз келсе, соңына дейін оқыңыз.

PCA және ICA әдістері әртүрлі тестілеу процестерінде қолданылады.

PCA дегеніміз не?

PCA немесе негізгі құрамдас талдау - бұл үлкен деректер жиынының өлшемдерін кішіректерге өзгерту және барлық қажетті ақпаратты сақтау арқылы азайту үшін қолданылатын азайту әдісі.

Деректер жиынының өлшемін азайтқанда, сіз дәлдікті құрбан етесіз, бірақ өлшемді азайту қарапайымдылық үшін дәлдікті құрбан етуге қатысты.

Шағын деректер жиынын оңай зерттеп, визуализациялай аласыз, ал машиналық оқыту алгоритмдері деректерді қол жетімді және жылдамырақ талдай алады, себебіайнымалылар азырақ.

Қорытындылау үшін, PCA мүмкіндігінше көп ақпаратты сақтай отырып, деректер жиынындағы айнымалылар санын азайтуды мақсат етеді.

ICA дегеніміз не?

Тәуелсіз құрамдас талдау (ICA) – кездейсоқ шамалардың, өлшемдердің және сигналдардың жиынтықтарының артындағы жасырын факторларды ашатын статистикалық әдіс.

Тәуелсіз құрамдас талдау. (ICA) аралас сигналды қабылдайды және оны тәуелсіз көздерге бөледі. Сондай-ақ, оны коктейльдік кеш мәселесі немесе көзді соқыр бөлу мәселесі деп атауға болады.

Сіз коктейльде болған кезде, барлығы әртүрлі нәрселер туралы айтады, бірақ сіздің миыңыз бен құлағыңыз әлі де естігіңіз келетін бір дауысты тауып, анықтай алады.

Сол сияқты, ICA әр сигналды сигналдар қоспасынан тәуелсіз хабарламаға бөлу үшін жұмыс істейді.

ICA мен PCA арасындағы айырмашылық

Міне, PCA мен PCA арасындағы айырмашылықтар тізімі. ICA сіз үшін.

• ICA деректеріңіздің тәуелсіз ішкі элементтерін табу үшін жақсы, ал PCA сізге төмендетілген дәрежелі өкілдік береді.
• PCA деректерді қысады, ал ICA оларды бөледі.
• ПКА-да компоненттер ортогональды болады; ICA-да олар болмауы мүмкін. ICA-да сіз тәуелсіз орналастырылған құрамдастарды іздейсіз.
• РСКА кіріс сигналы мен негізгі компоненттердің дисперсиясын барынша арттырса, ICA табылған құрамдас бөліктер арасындағы өзара ақпаратты азайтады.
• ПКАерекшеліктерді ең маңыздыдан маңыздысына қарай орналастырады. Дегенмен, ICA-да құрамдас бөліктер негізінен ретсіз және тең.
• PCA шамадан тыс орнатудың алдын алу үшін өлшемдерді азайтады, ал ICA аралас сигналды қабылдап, оны тәуелсіз көздердің сигналдарына айналдырады.
• PCA дисперсияларды барынша арттыруға бағытталған, ал ICA дисперсияға шоғырланбаған .

Міне, PCA және ICA туралы толық бейне.

PCA VS ICA

ICA-ны қашан пайдалануға болады?

ICA - көп айнымалылардың кең ауқымды деректер жинағын өздігінен ұйымдастырылған құрамдастардың кішірек санына азайту тәсілі.

Деректер жиыны көптеген айнымалылардан тұрады, сондықтан Тәуелсіз Компоненттерді талдау (ICA) оларды өздігінен ұйымдастырылған функционалды желілер ретінде түсіну үшін кішірек өлшемдерге азайту үшін қолданылады. Физикалық емес сигналдарды талдау үшін ICA пайдалануға болады.

Оның кейбір қолданбаларына мыналар жатады;

• Биржадағы бағаларды болжау
• Нейрондардың оптикалық кескіні
• Бетті тану
• Астрономия және космология
• Ұялы телефон байланысы

Сіз PCA-ны қашан пайдалана аласыз?

PCA - кескінді қысу, бет-әлпетті тану және компьютерлік көру домендерінде қолданылатын өлшемді азайту әдісі.

Бұл кез келген өлшемді азайту үшін қолданылатын ең маңызды алгоритмдердің бірі. деректер өзінің маңызды мәліметтерін жоғалтпай. Сіз оны неврологиядан бастап әртүрлі салаларда пайдалана аласызсандық қаржы.

Оның кейбір қолданбаларына мыналар жатады;

• Бетті тану
• Суретті қысу
• Спайкпен іске қосылған ковариантты талдау (Нейробиология)
• Биоинформатика
• Деректерді өндіру

ПКА және ICA әдістерін қолдану арқылы нейроталдау.

ICA компоненттері ортогональды ма?

ICA компоненттері ортогональды емес; Шешімі жоғарырақ статистикаға ие түрлендірулерді безендіру.

PCA компоненттері тәуелсіз бе?

РСКА-ның барлық құрамдастары статистикалық тұрғыдан тәуелсіз.

РСКА құрамдастарында олардың арасында сәйкес келетін ақпарат жоқ. Оның құрамдас бөліктері өзара ортогональды және екінші ретті статистиканы қамтиды.

PCA сызықтық немесе сызықтық емес пе?

PCA - ортогональды сызықтық түрлендіру.

Ол деректерді жаңа координаттар жүйесіне түрлендіреді, осылайша ең маңызды дисперсия бірінші координатада, екінші ең үлкен дисперсияда болады. екінші координатада және т.б.

Сызықтық емес ICA дегеніміз не?

Сызықты емес ICA деректерді генерациялайтын жасырын айнымалыларды қалпына келтіру мүмкіндігіне назар аударады, бұл бақылаусыз көрсетуді үйренудің негізгі аспектісі.

Деректер көмекші айнымалылармен толықтырылады. , уақыт индексі, уақыт қатарының тарихы немесе қол жетімді кез келген басқа нәрсе сияқты.

Сызықты емес ICA-ны дәл кеңейтілген деректер мен деректерді ажырата отырып үйренуге болады.рандомизацияланған көмекші айнымалы. Логистикалық регрессия арқылы фреймворкті алгоритмдік түрде жүзеге асыруға болады.

Неліктен ICA Гаусс емес?

ICA негізгі элементі жасырын факторлардың Гаусс емес деп болжануы болып табылады.

ICA екі Гаусс факторын бөлмейді, өйткені ол қалыптыдан ауытқуға негізделген. . Екі Гаусс айнымалысын ескере отырып, дөңгелек буын ықтималдығы үшін жалғыз шешім жоқ.

Қайсысы жақсы; ICA немесе PCA?

Екеуі де перспективасы мен қолданылуы жағынан жақсырақ.

PCA деректеріңіздің төмендетілген дәрежелі көрінісін табу үшін маңызды, ал ICA тәуелсіз ішкі деректерді табу үшін маңызды. -деректеріңіздің элементтері. Қарапайым тілмен айтқанда, PCA деректерді қысады, ал ICA оны бөледі. Сондықтан екеуі де пайдалы.

Қорытынды ойлар

ICA және PCA - питон есептерін шешуде қолданылатын әдістер – екеуі де ұқсас принциптерде жұмыс істейді, бірақ әртүрлі функцияларды орындайды.

ICA деректеріңіздің тәуелсіз ішкі элементтерін табуға көмектеседі және оларды бөледі. Сонымен қатар, ICA табылған құрамдас бөліктер арасындағы өзара ақпаратты азайтады және сізге тәуелсіз орналастырылған құрамдастарды береді.

Алайда, PCA деректерді қысады және кіріс сигналының дисперсиясын барынша арттыратын ортогональды құрамдас бөліктермен төмендетілген дәрежелі көріністі береді. негізгі компоненттерімен бірге.

Ұқсас мақалалар

Осы мақаланың веб-сюжет нұсқасын мына жерден табуға болады.