ಗಣಿತವು ಸುಂದರವಾದ ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಕ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಸೌಂದರ್ಯವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ನೀವು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹೋಗಬೇಕು. ನೀವು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಹಂತ-ಹಂತದ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸರಾಗಗೊಳಿಸಲು, ನೀವು ಹಲವಾರು ಸೂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

PCA ಮತ್ತು ICA ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ಬಳಸುವ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಹೊಸದನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಎರಡೂ ತಂತ್ರಗಳು ಮೂಲಗಳನ್ನು ರೇಖೀಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಇವೆರಡೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಹೋಲುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಪರಸ್ಪರ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ.

ಎರಡೂ ತಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು PCA ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ICA, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು.

ಸಾಮಾನ್ಯರ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, PCA ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ICA ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಈ ತಂತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಓದಿ.

PCA ಮತ್ತು ICA ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

PCA ಎಂದರೇನು?

PCA ಅಥವಾ ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಎನ್ನುವುದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಕಡಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಆದರೆ ಆಯಾಮದ ಕಡಿತವು ಸರಳತೆಗಾಗಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುವುದು.

ನೀವು ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆಕಡಿಮೆ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳಿವೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು PCA ಹೊಂದಿದೆ.

ICA ಎಂದರೇನು?

ಇಂಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ICA) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೇತಗಳ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.

ಸ್ವತಂತ್ರ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ICA) ಮಿಶ್ರ ಸಂಕೇತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೂಲಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇದನ್ನು ಕಾಕ್ಟೈಲ್ ಪಾರ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಸೋರ್ಸ್ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಬಹುದು.

ನೀವು ಕಾಕ್‌ಟೈಲ್ ಪಾರ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವಾಗ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಕಿವಿಗಳು ನೀವು ಕೇಳಲು ಬಯಸುವ ಒಂದೇ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಅಂತೆಯೇ, ICA ಪ್ರತಿ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸಂಕೇತಗಳ ಮಿಶ್ರಣದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಂದೇಶವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ICA ಮತ್ತು PCA ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

PCA ಮತ್ತು ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ ICA ನಿಮಗಾಗಿ.

• ICA ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ PCA ನಿಮಗೆ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• PCA ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ICA ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
• PCA ಯಲ್ಲಿ, ಘಟಕಗಳು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ; ICA ನಲ್ಲಿ, ಅವರು ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ICA ಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವಿರಿ.
• PCA ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವಾಗ, ICA ಕಂಡುಬಂದಿರುವ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• PCAವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹದಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಮಹತ್ವದ್ದಕ್ಕೆ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ICA ಯಲ್ಲಿ, ಘಟಕಗಳು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• PCA ಮಿತಿಮೀರಿದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ICA ಮಿಶ್ರ-ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅದರ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೂಲಗಳ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
• PCA ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ICA ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿಲ್ಲ .

PCA ಮತ್ತು ICA ಕುರಿತು ಸಮಗ್ರ ವೀಡಿಯೊ ಇಲ್ಲಿದೆ.

PCA VS ICA

ನೀವು ICA ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬಹುದು?

ICA ಅನೇಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿತ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನೇಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ICA) ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿತ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಆಯಾಮಗಳಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭೌತಿಕವಲ್ಲದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನೀವು ICA ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಅದರ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ;

• ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿ
• ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್
• ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
• ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವವಿಜ್ಞಾನ
• ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಸಂವಹನಗಳು

ನೀವು ಯಾವಾಗ ಪಿಸಿಎ ಬಳಸಬಹುದು?

PCA ಎನ್ನುವುದು ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್, ಫೇಶಿಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.

ಯಾವುದೇ ಆಯಾಮದ ಕಡಿತಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅದರ ಅಗತ್ಯ ಟಿಡ್‌ಬಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ಡೇಟಾ. ನರವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದುಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಹಣಕಾಸು.

ಅದರ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ;

• ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
• ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್
• ಸ್ಪೈಕ್ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಡ್ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ನರವಿಜ್ಞಾನಗಳು)
• ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್
• ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್

PCA ಮತ್ತು ICA ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನ್ಯೂರೋ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

ICA ಘಟಕಗಳು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

ICA ಘಟಕಗಳು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಅಲ್ಲ; ಪರಿಹಾರವು ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಡಿಕೊರೆಲೇಟಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

PCA ಘಟಕಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದೆಯೇ?

PCA ಯ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿವೆ.

PCA ಘಟಕಗಳು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಇದರ ಘಟಕಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.

PCA ಲೀನಿಯರ್ ಅಥವಾ ನಾನ್-ಲೀನಿಯರ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

PCA ಒಂದು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಲೀನಿಯರ್ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ.

ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಸ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಮೊದಲ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಎರಡನೆಯ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೇ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ.

ನಾನ್-ಲೀನಿಯರ್ ICA ಎಂದರೇನು?

ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ICA ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹಾಯಕ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿಸಲಾಗಿದೆ , ಸಮಯ ಸೂಚ್ಯಂಕ, ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಇತಿಹಾಸ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ನೀವು ನಿಖರವಾದ ವರ್ಧಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ICA ಅನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದುಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಹಾಯಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮೂಲಕ, ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಏಕೆ ICA ನಾನ್-ಗಾಸ್ಸಿಯನ್ ಆಗಿದೆ?

ಐಸಿಎಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸುಪ್ತ ಅಂಶಗಳು ಗೌಸಿಯನ್ ಅಲ್ಲದವು ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಐಸಿಎ ಎರಡು ಗಾಸಿಯನ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯಿಂದ ವಿಚಲನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ . ಎರಡು ಗಾಸಿಯನ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಜಂಟಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಒಂದೇ ಪರಿಹಾರವಿಲ್ಲ.

ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ; ICA ಅಥವಾ PCA?

ಎರಡೂ ಅವರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪಿಸಿಎ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ICA ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ - ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಅಂಶಗಳು. ಸಾಮಾನ್ಯರ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಪಿಸಿಎ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಐಸಿಎ ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಎರಡೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ.

ಅಂತಿಮ ಆಲೋಚನೆಗಳು

ICA ಮತ್ತು PCA ಗಳು ಪೈಥಾನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ - ಎರಡೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಐಸಿಎ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ICA ಕಂಡುಬರುವ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, PCA ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ಜೊತೆಗೆ.

ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಖನಗಳು

ಈ ಲೇಖನದ ವೆಬ್ ಸ್ಟೋರಿ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು.