Matemātika ir skaista un aizraujoša zinātne, taču, lai izprastu tās skaistumu, ir jāiet soli pa solim. Jūs nevarat iet visu ceļu uzreiz. Lai atvieglotu šo soli pa solim, varat izmantot vairākas formulas un metodes.

PCA un ICA ir divas šādas metodes, ko izmanto, lai sadalītu datu kopu pēc noteikta principa. Abas metodes lineārā veidā apvieno avotus, lai iegūtu jaunus. Tās abas ir diezgan līdzīgas, tomēr ļoti atšķiras viena no otras.

Praktiskākā atšķirība starp abām metodēm ir tā, ka PCA ir noderīga, lai atrastu datu reprezentāciju ar samazinātu rangu. Savukārt ICA ir paredzēta, lai atrastu neatkarīgus datu apakšelementus.

Vienkāršoti izsakoties, PCA saspiež datus, bet ICA tos atdala.

Ja vēlaties uzzināt vairāk par šiem paņēmieniem, lasiet līdz beigām.

PCA un ICA metodes tiek izmantotas dažādos testēšanas procesos.

Kas ir PCA?

PCA jeb galveno komponenšu analīze ir samazināšanas metode, ko izmanto, lai samazinātu lielo datu kopu dimensijas, pārveidojot tās mazākās un saglabājot visu nepieciešamo informāciju neskartu.

Samazinot datu kopas lielumu, jūs upurējat precizitāti, bet dimensiju samazināšana ir saistīta ar precizitātes upurēšanu vienkāršības labā.

Varat vieglāk izpētīt un vizualizēt mazākas datu kopas, un mašīnmācīšanās algoritmi var analizēt datus pieejamāk un ātrāk, jo ir mazāk mainīgo.

Apkopojot var teikt, ka PCA mērķis ir samazināt mainīgo skaitu datu kopā, vienlaikus saglabājot pēc iespējas vairāk informācijas.

Kas ir ICA?

Neatkarīgo komponenšu analīze (ICA) ir statistikas metode, kas atklāj slēptos faktorus, kuri slēpjas aiz nejaušo mainīgo, mērījumu un signālu kopām.

Neatkarīgo komponenšu analīze (ICA) izmanto jauktu signālu un sadala to neatkarīgos avotos. To var saukt arī par kokteiļu ballītes problēmu vai aklo avotu atdalīšanas problēmu.

Kad esi kokteiļu ballītē, visi runā par dažādām lietām, bet tavām smadzenēm un ausīm joprojām izdodas atrast un identificēt vienu balsi, kuru tu vēlies dzirdēt.

Līdzīgi ICA darbojas, lai katru signālu no signālu maisījuma atdalītu neatkarīgā ziņojumā.

ICA un PCA atšķirība

Šeit ir uzskaitītas atšķirības starp PCA un ICA.

• ICA ir noderīga, lai atrastu neatkarīgus datu apakšelementus, savukārt PCA ļauj iegūt samazinātu rangu reprezentāciju.
• PCA saspiež datus, bet ICA tos atdala.
• PCA gadījumā komponentes ir ortogonālas, bet ICA gadījumā tās var nebūt ortogonālas. ICA gadījumā tiek meklētas neatkarīgi novietotas komponentes.
• PCA maksimizē ieejas signāla un galveno komponenšu dispersiju, savukārt ICA minimizē savstarpējo informāciju starp atrastajām komponentēm.
• PCA sakārto pazīmes no visnozīmīgākajām līdz vismazāk nozīmīgajām. Tomēr ICA gadījumā komponentes būtībā nav sakārtotas un ir vienādas.
• PCA samazina dimensijas, lai novērstu pārmērīgu pielāgošanu, savukārt ICA ņem jaukto signālu un pārvērš to neatkarīgu avotu signālos.
• PCA ir vērsta uz variāciju maksimizēšanu, savukārt ICA nav vērsta uz variāciju maksimizēšanu. .

Šeit ir visaptverošs videoklips par PCA un ICA.

PCA PRET ICA

Kad var izmantot ICA?

ICA ir veids, kā plašu datu kopu ar daudziem mainīgajiem samazināt mazākā skaitā pašorganizētu komponentu.

Datu kopa sastāv no daudziem mainīgajiem lielumiem, tāpēc neatkarīgo komponentu analīze (ICA) tiek izmantota, lai tos reducētu mazākās dimensijās, kas saprotamas kā pašorganizēti funkcionālie tīkli. ICA var izmantot, lai analizētu nefizikālus signālus.

Daži no tās lietojumiem ir;

• Paredzēt akciju tirgus cenas
• Neironu optiskā attēlveidošana
• Sejas atpazīšana
• Astronomija un kosmoloģija
• Mobilo tālruņu sakari

Kad var lietot PCA?

PCA ir dimensiju samazināšanas metode, ko izmanto attēlu saspiešanas, sejas atpazīšanas un datorredzes jomās.

Tas ir viens no svarīgākajiem algoritmiem, ko izmanto jebkuru datu dimensiju samazināšanai, nezaudējot būtiskākās nianses. To var izmantot dažādās jomās, sākot no neirozinātnēm līdz pat kvantitatīvajām finansēm.

Daži no tās lietojumiem ir šādi;

• Sejas atpazīšana
• Attēlu saspiešana
• Spaiku izraisīta kovarianču analīze (neirozinātnes)
• Bioinformātika
• Datu ieguve

neiroanalīze, izmantojot PCA un ICA metodes.

Vai ICA komponenti ir ortogonāli?

ICA komponenti ir neortogonālas; dekorrelatējošas transformācijas, kuru risinājumam ir augstākas kārtas statistika.

Vai PCA komponenti ir neatkarīgi?

Visas PCA komponentes ir statistiski neatkarīgas.

PCA komponentēm nav savstarpēji pārklājošās informācijas. Tās komponentes ir savstarpēji ortogonālas un ietver otrās kārtas statistiku.

Vai PCA ir lineāra vai nelineāra?

PCA ir ortogonāla lineāra transformācija.

Tā pārveido datus jaunā koordinātu sistēmā tā, lai nozīmīgākā novirze atrastos pirmajā koordinātē, otrā lielākā novirze - otrajā koordinātē un tā tālāk.

Kas ir nelineārā ICA?

Nelineārā ICA koncentrējas uz spēju atgūt latentos mainīgos, kas ģenerē datus, kas ir būtisks neuzraudzītas reprezentācijas mācīšanās aspekts.

Dati tiek papildināti ar palīgmainīgajiem, piemēram, laika indeksu, laikrindas vēsturi vai citiem pieejamiem mainīgajiem.

Nelineāro ICA var apgūt, atšķirot precīzus papildinātus datus no datiem ar nejauši atlasītu palīgmainīgo. Izmantojot loģistisko regresiju, sistēmu var īstenot algoritmiski.

Kāpēc ICA nav Gausa metode?

ICA galvenais elements ir tas, ka tiek pieņemts, ka latentie faktori nav Gausa faktori.

ICA neatdalīs divus Gausa faktorus, jo tā pamatā ir novirze no normalitātes. Ņemot vērā divus Gausa mainīgos, nav viena risinājuma apļveida kopējai varbūtībai.

Kurš no tiem ir labāks - ICA vai PCA?

Abas ir labākas no perspektīvas un izmantošanas viedokļa.

PCA ir nozīmīga, lai atrastu samazinātu datu rangu, bet ICA - lai atrastu neatkarīgus datu apakšelementus. Vienkāršoti izsakoties, PCA saspiež datus, bet ICA tos atdala. Tātad abi ir noderīgi.

Nobeiguma domas

ICA un PCA ir metodes, ko izmanto, risinot pitona problēmas - abas darbojas pēc līdzīgiem principiem, bet veic dažādas funkcijas.

ICA palīdz atrast neatkarīgus datu apakšelementus un tos nošķirt. Turklāt ICA samazina savstarpējo informāciju starp atrastajiem komponentiem un sniedz jums neatkarīgi izvietotus komponentus.

Tomēr PCA saspiež datus un iegūst samazināta ranga attēlojumu ar ortogonālām komponentēm, kas maksimizē ieejas signāla dispersiju kopā ar galvenajām komponentēm.

Saistītie raksti

Šī raksta tīmekļa stāsta versija ir pieejama šeit.