PCA VS ICA (ຮູ້ຄວາມແຕກຕ່າງ) – ຄວາມແຕກຕ່າງທັງໝົດ
ສາລະບານ
ຄະນິດສາດເປັນວິທະຍາສາດທີ່ສວຍງາມ ແລະໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ແຕ່ເຈົ້າຕ້ອງກ້າວໄປເທື່ອລະກ້າວເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມງາມຂອງມັນ. ທ່ານບໍ່ສາມາດໄປທັງຫມົດໃນເວລາດຽວກັນ. ເພື່ອຜ່ອນຄາຍການປ່ຽນແປງຂັ້ນຕອນນີ້, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ສູດແລະວິທີການຈໍານວນຫນຶ່ງ.
PCA ແລະ ICA ແມ່ນສອງວິທີດັ່ງກ່າວທີ່ໃຊ້ເພື່ອແບ່ງຊຸດຂໍ້ມູນຕາມພື້ນຖານສະເພາະ. ທັງສອງເຕັກນິກການສົມທົບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃນວິທີການເປັນເສັ້ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ໃຫມ່. ພວກມັນທັງສອງມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນຫຼາຍແຕ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍຈາກກັນແລະກັນ.
ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດລະຫວ່າງທັງສອງເຕັກນິກແມ່ນວ່າ PCA ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຊອກຫາການຫຼຸດຜ່ອນການຈັດອັນດັບຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ICA ແມ່ນເພື່ອຊອກຫາອົງປະກອບຍ່ອຍທີ່ເປັນເອກະລາດຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.
ໃນແງ່ຂອງ layman, PCA ຈະບີບອັດຂໍ້ມູນ, ແລະ ICA ແຍກມັນອອກ.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຊອກຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ໃຫ້ອ່ານຈົນຈົບ.
ເຕັກນິກ PCA ແລະ ICA ຖືກໃຊ້ໃນຂະບວນການທົດສອບຕ່າງໆ.
PCA ແມ່ນຫຍັງ?
PCA ຫຼື Principal Component Analysis ແມ່ນວິທີການຫຼຸດຂະໜາດທີ່ໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຂະໜາດຂອງຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໂດຍການປ່ຽນພວກມັນເປັນອັນນ້ອຍລົງ ແລະຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນທັງໝົດໄວ້ຢູ່ສະເໝີ.
ເມື່ອທ່ານຫຼຸດຂະຫນາດຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ, ທ່ານກໍາລັງເສຍສະລະຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແຕ່ການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດແມ່ນທັງຫມົດກ່ຽວກັບການເສຍສະລະຄວາມຖືກຕ້ອງສໍາລັບຄວາມງ່າຍດາຍ.
ທ່ານສາມາດສຳຫຼວດ ແລະເບິ່ງຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດນ້ອຍໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ ແລະໄວກວ່າເພາະວ່າມີຕົວແປໜ້ອຍກວ່າ.
ເພື່ອສະຫຼຸບ, PCA ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຫຼຸດຈໍານວນຕົວແປໃນຊຸດຂໍ້ມູນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຂໍ້ມູນຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ICA ແມ່ນຫຍັງ?
ການວິເຄາະອົງປະກອບເອກະລາດ (ICA) ແມ່ນເຕັກນິກສະຖິຕິທີ່ເປີດເຜີຍປັດໄຈທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຊຸດຂອງຕົວແປ, ການວັດແທກ ແລະສັນຍານແບບສຸ່ມ.
ການວິເຄາະອົງປະກອບເອກະລາດ (ICA) ເອົາສັນຍານປະສົມແລະແຍກມັນເຂົ້າໄປໃນແຫຼ່ງເອກະລາດ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດໂທຫາມັນເປັນບັນຫາພັກ cocktail ຫຼືບັນຫາການແຍກແຫຼ່ງຕາບອດ.
ໃນເວລາທີ່ທ່ານຢູ່ໃນງານລ້ຽງຄັອກເທນ, ທຸກຄົນກໍາລັງເວົ້າກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ່ສະຫມອງແລະຫູຂອງທ່ານຍັງສາມາດຊອກຫາແລະລະບຸສຽງດຽວທີ່ທ່ານຕ້ອງການໄດ້ຍິນ.
ເຊັ່ນດຽວກັນ, ICA ເຮັດວຽກເພື່ອແຍກທຸກສັນຍານຈາກການປະສົມຂອງສັນຍານເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ຄວາມເອກະລາດ.
ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ ICA ແລະ PCA
ນີ້ແມ່ນລາຍການຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ PCA ແລະ ICA ສໍາລັບທ່ານ.
- ICA ແມ່ນດີສໍາລັບການຊອກຫາອົງປະກອບຍ່ອຍທີ່ເປັນເອກະລາດຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ໃນຂະນະທີ່ PCA ເຮັດໃຫ້ທ່ານເປັນຕົວແທນທີ່ຫຼຸດລົງ.
- PCA ບີບອັດຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ ICA ແຍກມັນອອກ. ໃນ ICA, ພວກເຂົາອາດຈະບໍ່ເປັນ. ໃນ ICA, ທ່ານກຳລັງຊອກຫາອົງປະກອບທີ່ວາງໄວ້ຢ່າງເປັນເອກະລາດ.
- ໃນຂະນະທີ່ PCA ເພີ່ມຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງສັນຍານຂາເຂົ້າ ແລະ ອົງປະກອບຫຼັກ, ICA ຈະຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນເຊິ່ງກັນແລະກັນລະຫວ່າງອົງປະກອບທີ່ພົບເຫັນ. <9
- PCAຈັດລໍາດັບລັກສະນະຕ່າງໆຈາກຄວາມສໍາຄັນທີ່ສຸດໄປຫາຄວາມສໍາຄັນຫນ້ອຍທີ່ສຸດ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ໃນ ICA, ອົງປະກອບຕ່າງໆແມ່ນບໍ່ຖືກຈັດຮຽງ ແລະເທົ່າທຽມກັນ.
- PCA ຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ overfitting, ໃນຂະນະທີ່ ICA ເອົາສັນຍານປະສົມແລະປ່ຽນເປັນສັນຍານຂອງແຫຼ່ງເອກະລາດຂອງມັນ.
- PCA ແມ່ນສຸມໃສ່ການເພີ່ມຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ໃນຂະນະທີ່ ICA ບໍ່ໄດ້ສຸມໃສ່ຄວາມແຕກຕ່າງກັນ .
ນີ້ແມ່ນວິດີໂອທີ່ສົມບູນກ່ຽວກັບ PCA ແລະ ICA.
PCA VS ICA
ເຈົ້າສາມາດໃຊ້ ICA ໄດ້ເມື່ອໃດ?
ICA ແມ່ນວິທີໜຶ່ງເພື່ອຫຼຸດຊຸດຂໍ້ມູນອັນກວ້າງໃຫຍ່ຂອງຕົວແປຕ່າງໆລົງເປັນຈຳນວນໜ້ອຍລົງຂອງອົງປະກອບທີ່ຈັດເອງ.
ຊຸດຂໍ້ມູນປະກອບດ້ວຍຫຼາຍຕົວແປ, ດັ່ງນັ້ນ Independent ການວິເຄາະອົງປະກອບ (ICA) ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນພວກມັນເຂົ້າໄປໃນຂະຫນາດຂະຫນາດນ້ອຍເພື່ອເຂົ້າໃຈເປັນເຄືອຂ່າຍທີ່ເຮັດວຽກທີ່ຈັດຕັ້ງດ້ວຍຕົນເອງ. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ ICA ເພື່ອວິເຄາະສັນຍານທີ່ບໍ່ແມ່ນທາງດ້ານຮ່າງກາຍ.
ເບິ່ງ_ນຳ: ຄີມ VS ຄຣີມ: ປະເພດ ແລະຄວາມແຕກຕ່າງ – ຄວາມແຕກຕ່າງທັງໝົດບາງແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນລວມມີ;
- ຄາດຄະເນລາຄາຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ
- ການຖ່າຍຮູບທາງແສງຂອງ neurons
- ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ
- ດາລາສາດ ແລະ ຈັກກະວານ
- ການສື່ສານທາງໂທລະສັບມືຖື
ທ່ານສາມາດໃຊ້ PCA ໄດ້ເມື່ອໃດ?
PCA ເປັນເທັກນິກການຫຼຸດຂະໜາດທີ່ໃຊ້ໃນການບີບອັດຮູບພາບ, ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ ແລະ ໂດເມນການເບິ່ງເຫັນຂອງຄອມພິວເຕີ.
ມັນເປັນໜຶ່ງໃນລະບົບວິທີທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດທີ່ໃຊ້ສຳລັບການຫຼຸດມິຕິພາບໃດໜຶ່ງ. ຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍ tidbits ທີ່ສໍາຄັນຂອງຕົນ. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ມັນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ neurosciences ກັບການເງິນດ້ານປະລິມານ.
ບາງແອັບພລິເຄຊັ່ນຂອງມັນລວມມີ;
- ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ
- ການບີບອັດຮູບພາບ
- ການວິເຄາະຄວາມຜັນຜວນທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກແຍກ (Neurosciences)
- Bioinformatics
- ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ການວິເຄາະ Neuro ໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກ PCA ແລະ ICA.
ອົງປະກອບຂອງ ICA ເປັນແບບ Orthogonal ບໍ?
ອົງປະກອບຂອງ ICA ແມ່ນບໍ່ເປັນຮູບວົງມົນ; decorrelating transforms ທີ່ການແກ້ໄຂມີສະຖິຕິການສັ່ງສູງກວ່າ.
ອົງປະກອບ PCA ເປັນເອກະລາດບໍ?
ອົງປະກອບທັງໝົດຂອງ PCA ແມ່ນເອກະລາດທາງສະຖິຕິ.
ອົງປະກອບ PCA ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທັບຊ້ອນກັນລະຫວ່າງພວກມັນ. ອົງປະກອບຂອງມັນແມ່ນເປັນຮູບວົງກົມເຊິ່ງກັນແລະກັນແລະກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຖິຕິລໍາດັບທີສອງ.
ແມ່ນ PCA Linear ຫຼື Non-Linear?
PCA ແມ່ນການຫັນປ່ຽນເປັນເສັ້ນເປັນຮູບວົງມົນ.
ເບິ່ງ_ນຳ: Mars Bar VS Milky Way: ຄວາມແຕກຕ່າງຄືແນວໃດ? - ຄວາມແຕກຕ່າງທັງຫມົດມັນປ່ຽນຂໍ້ມູນເປັນລະບົບພິກັດໃໝ່ເພື່ອໃຫ້ຄວາມແປປວນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດແມ່ນຢູ່ໃນຈຸດປະສານງານທຳອິດ, ຄວາມແປປວນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີສອງ. ຢູ່ໃນຈຸດປະສານງານທີສອງ, ແລະອື່ນໆ.
ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນຊື່ ICA ແມ່ນຫຍັງ?
ICA ທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ແມ່ນເນັ້ນໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການກູ້ຄືນຕົວແປທີ່ແຝງທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເປັນລັກສະນະພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ການເປັນຕົວແທນທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງກວດກາ.
ຂໍ້ມູນແມ່ນເພີ່ມດ້ວຍຕົວແປເສີມ. , ເຊັ່ນ: ດັດຊະນີເວລາ, ປະຫວັດຂອງຊຸດເວລາ, ຫຼືສິ່ງອື່ນໆທີ່ມີຢູ່.
ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ ICA nonlinear ໂດຍການຈໍາແນກລະຫວ່າງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ມີຕົວແປຕົວຊ່ວຍແບບສຸ່ມ. ໂດຍຜ່ານການປະຕິສັງຂອນ logistic, ກອບສາມາດຖືກປະຕິບັດດ້ວຍລະບົບສູດການຄິດໄລ່.
ເປັນຫຍັງ ICA ບໍ່ແມ່ນ Gaussian?
ອົງປະກອບຫຼັກຂອງ ICA ແມ່ນວ່າປັດໃຈທີ່ແຝງຖືກສົມມຸດວ່າບໍ່ແມ່ນ Gaussian.
ICA ຈະບໍ່ແຍກສອງປັດໃຈ Gaussian ເນື່ອງຈາກມັນອີງໃສ່ຄວາມບ່ຽງເບນຈາກການປົກກະຕິ. . ເນື່ອງຈາກສອງຕົວແປ Gaussian, ບໍ່ມີທາງອອກດຽວສໍາລັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຮ່ວມກັນເປັນວົງ.
ອັນໃດດີກວ່າ; ICA ຫຼື PCA?
ທັງສອງແມ່ນດີກວ່າໃນມຸມມອງ ແລະການນຳໃຊ້.
PCA ມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ການຊອກຫາຕົວແທນອັນດັບທີ່ຫຼຸດລົງຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ແລະ ICA ສຳລັບການຊອກຫາຍ່ອຍທີ່ເປັນເອກະລາດ. - ອົງປະກອບຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ໃນຂໍ້ກໍານົດຂອງ layman, PCA ບີບອັດຂໍ້ມູນ, ແລະ ICA ແຍກມັນ. ດັ່ງນັ້ນທັງສອງຢ່າງເປັນປະໂຫຍດ.
ຄວາມຄິດສຸດທ້າຍ
ICA ແລະ PCA ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາ python – ທັງສອງເຮັດວຽກຢູ່ໃນຫຼັກການທີ່ຄ້າຍຄືກັນແຕ່ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ICA ຊ່ວຍໃນການຊອກຫາອົງປະກອບຍ່ອຍທີ່ເປັນເອກະລາດຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ ແລະແຍກພວກມັນອອກ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ICA ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນເຊິ່ງກັນແລະກັນລະຫວ່າງອົງປະກອບທີ່ພົບເຫັນແລະໃຫ້ທ່ານອົງປະກອບທີ່ວາງໄວ້ຢ່າງເປັນເອກະລາດ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, PCA ຈະບີບອັດຂໍ້ມູນ ແລະເຮັດໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບການສະແດງອັນດັບທີ່ຫຼຸດລົງດ້ວຍອົງປະກອບຂອງ orthogonal, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງສັນຍານຂາເຂົ້າສູງສຸດ. ຄຽງຄູ່ກັບອົງປະກອບຕົ້ນຕໍ.
ບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ສະບັບເວັບຂອງບົດຄວາມນີ້ສາມາດພົບໄດ້ທີ່ນີ້.
