수학은 아름답고 흥미로운 과학이지만 그 아름다움을 이해하려면 한 걸음 한 걸음 나아가야 합니다. 한 번에 끝까지 갈 수는 없습니다. 이 단계별 전환을 쉽게 하기 위해 여러 공식과 방법을 사용할 수 있습니다.

PCA와 ICA는 데이터 세트를 특정 기준으로 나누는 데 사용되는 두 가지 방법입니다. 두 기술 모두 소스를 선형 방식으로 결합하여 새로운 소스를 얻습니다. 둘 다 매우 유사하지만 서로 매우 다릅니다.

두 기법의 가장 실질적인 차이점은 PCA가 데이터의 감소된 순위 표현을 찾는 데 유용하다는 것입니다. 반면에 ICA는 데이터의 독립적인 하위 요소를 찾기 위한 것입니다.

일반 용어로 PCA는 데이터를 압축하고 ICA는 데이터를 분리합니다.

이러한 기술에 대해 자세히 알아보려면 끝까지 읽으십시오.

PCA 및 ICA 기술은 다양한 테스트 프로세스에서 사용됩니다.

PCA란?

PCA(Principal Component Analysis)는 큰 데이터 세트를 더 작은 크기로 변경하고 필요한 모든 정보를 그대로 유지하여 크기를 줄이는 데 사용되는 축소 방법입니다.

데이터 세트의 크기를 줄이면 정확성이 희생되지만 차원 감소는 단순성을 위해 정확성을 희생하는 것입니다.

더 작은 데이터 세트를 더 쉽게 탐색하고 시각화할 수 있으며 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 더 쉽게 액세스하고 빠르게 분석할 수 있습니다.변수가 적습니다.

요약하면 PCA는 가능한 한 많은 정보를 보존하면서 데이터 세트의 변수 수를 줄이는 것을 목표로 합니다.

ICA란?

독립 성분 분석(ICA)은 무작위 변수, 측정 및 신호 집합 뒤에 숨겨진 요인을 발견하는 통계 기법입니다.

독립 성분 분석 (ICA)는 혼합 신호를 취하여 독립 소스로 분리합니다. 칵테일 파티 문제 또는 블라인드 소스 분리 문제라고 부를 수도 있습니다.

칵테일 파티에 있을 때 모두가 서로 다른 이야기를 하지만 뇌와 귀는 여전히 듣고 싶은 단일 음성을 찾아 식별합니다.

마찬가지로 ICA는 모든 신호를 혼합된 신호에서 독립된 메시지로 분리합니다.

ICA와 PCA의 차이점

다음은 PCA와 PCA의 차이점 목록입니다. ICA는 귀하를 위한 것입니다.

• ICA는 데이터의 독립적인 하위 요소를 찾는 데 적합하고 PCA는 순위가 낮은 표현을 제공합니다.
• PCA는 데이터를 압축하는 반면 ICA는 데이터를 분리합니다.
• PCA에서 구성 요소는 직교합니다. ICA에서는 그렇지 않을 수 있습니다. ICA에서는 독립적으로 배치된 구성 요소를 찾고 있습니다.
• PCA는 입력 신호와 주 구성 요소의 분산을 최대화하는 반면 ICA는 찾은 구성 요소 간의 상호 정보를 최소화합니다.
• PCA가장 중요한 것부터 가장 덜 중요한 것까지 기능의 순위를 매깁니다. 그러나 ICA에서 구성 요소는 본질적으로 정렬되지 않고 동일합니다.
• PCA는 과적합을 방지하기 위해 크기를 줄이는 반면 ICA는 혼합 신호를 가져와서 독립 소스의 신호로 바꿉니다.
• PCA는 분산을 최대화하는 데 중점을 둔 반면 ICA는 분산에 집중하지 않습니다 .

다음은 PCA 및 ICA에 대한 포괄적인 비디오입니다.

PCA VS ICA

언제 ICA를 사용할 수 있습니까?

ICA는 많은 변수로 구성된 광범위한 데이터 세트를 더 적은 수의 자체 구성 요소로 줄이는 방법입니다.

데이터 세트는 많은 변수로 구성되므로 독립적입니다. 구성 요소 분석(ICA)은 자체 구성 기능 네트워크로 이해하기 위해 더 작은 차원으로 축소하는 데 사용됩니다. ICA를 사용하여 비물리적 신호를 분석할 수 있습니다.

다음과 같은 애플리케이션이 거의 없습니다.

• 주식 시장 가격 예측
• 뉴런의 광학 이미징
• 얼굴 인식
• 천문학과 우주론
• 휴대전화 통신

언제 PCA를 사용할 수 있습니까?

PCA는 이미지 압축, 안면 인식 및 컴퓨터 비전 영역에서 사용되는 차원 축소 기술입니다.

모든 차원 축소에 사용되는 가장 중요한 알고리즘 중 하나입니다. 필수 정보를 잃지 않고 데이터. 신경과학부터 신경과학에 이르기까지 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.양적 금융.

일부 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다.

• 안면 인식
• 이미지 압축
• 스파이크 트리거 공분산 분석(신경과학)
• 생물정보학
• 데이터 마이닝

PCA 및 ICA 기법을 이용한 신경분석.

ICA 구성요소는 직교하는가?

ICA 구성 요소는 직교하지 않습니다. 솔루션에 고차 통계가 있는 비상관 변환.

PCA 구성 요소는 독립적입니까?

PCA의 모든 구성요소는 통계적으로 독립적입니다.

PCA 구성요소는 서로 겹치는 정보가 없습니다. 구성 요소는 상호 직교하며 2차 통계를 포함합니다.

PCA는 선형인가 비선형인가?

PCA는 직교 선형 변환입니다.

가장 중요한 분산이 첫 번째 좌표, 두 번째로 큰 분산에 놓이도록 데이터를 새로운 좌표계로 변환합니다. 두 번째 좌표 등.

비선형 ICA란?

비선형 ICA는 비지도 학습의 기본 측면인 데이터를 생성하는 잠재 변수를 복구하는 기능에 중점을 둡니다.

데이터는 보조 변수로 보강됩니다. , 시간 인덱스, 시계열 기록 또는 기타 사용 가능한 항목과 같습니다.

정확한 증강 데이터와무작위 보조 변수. 로지스틱 회귀를 통해 프레임워크를 알고리즘 방식으로 구현할 수 있습니다.

ICA가 가우시안이 아닌 이유는 무엇입니까?

ICA의 핵심 요소는 잠재 요인이 비가우시안이라고 가정한다는 것입니다.

ICA는 정규성 편차를 기반으로 하므로 두 개의 가우시안 요인을 분리하지 않습니다. . 두 개의 가우시안 변수가 주어지면 원형 결합 확률에 대한 단일 솔루션은 없습니다.

어느 것이 더 낫습니다. ICA 또는 PCA?

둘 다 관점과 사용 면에서 더 좋습니다.

PCA는 데이터의 감소된 순위 표현을 찾는 데 중요하고 ICA는 독립적 하위 항목을 찾는 데 중요합니다. -데이터 요소. 평신도의 관점에서 PCA는 데이터를 압축하고 ICA는 데이터를 분리합니다. 따라서 둘 다 유용합니다.

최종 생각

ICA와 PCA는 파이썬 문제를 해결하는 데 사용되는 기술입니다. 둘 다 비슷한 원리로 작동하지만 다른 기능을 수행합니다.

ICA는 데이터의 독립적인 하위 요소를 찾고 분리하는 데 도움을 줍니다. 또한 ICA는 찾은 구성 요소 간의 상호 정보를 최소화하고 독립적으로 배치된 구성 요소를 제공합니다.

그러나 PCA는 데이터를 압축하고 직교 구성 요소로 감소된 순위 표현을 가져와 입력 신호의 분산을 최대화합니다. 주요 구성 요소와 함께.

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