गणित हे एक सुंदर आणि रोमांचक विज्ञान आहे, परंतु त्याचे सौंदर्य समजून घेण्यासाठी तुम्हाला टप्प्याटप्प्याने जावे लागेल. आपण एकाच वेळी सर्व मार्गाने जाऊ शकत नाही. हे चरण-दर-चरण संक्रमण सुलभ करण्यासाठी, तुम्ही अनेक सूत्रे आणि पद्धती वापरू शकता.

पीसीए आणि आयसीए या अशा दोन पद्धती आहेत ज्या विशिष्ट आधारावर डेटा सेट विभाजित करण्यासाठी वापरल्या जातात. नवीन मिळविण्यासाठी दोन्ही तंत्रे एका रेषीय पद्धतीने स्रोत एकत्र करतात. ते दोघेही अगदी सारखे असले तरी एकमेकांपासून खूप वेगळे आहेत.

दोन्ही तंत्रांमधील सर्वात व्यावहारिक फरक हा आहे की PCA तुमच्या डेटाचे कमी-रँक प्रतिनिधित्व शोधण्यासाठी उपयुक्त आहे. ICA, दुसरीकडे, तुमच्या डेटाचे स्वतंत्र उप-घटक शोधण्यासाठी आहे.

सामान्य माणसाच्या अटींमध्ये, PCA डेटा संकुचित करते आणि ICA ते वेगळे करते.

तुम्हाला या तंत्रांबद्दल अधिक जाणून घ्यायचे असल्यास, शेवटपर्यंत वाचा.

पीसीए आणि आयसीए तंत्र विविध चाचणी प्रक्रियेत वापरले जातात.

पीसीए म्हणजे काय?

पीसीए किंवा प्रिन्सिपल कॉम्पोनंट अॅनालिसिस ही एक कपात पद्धत आहे ज्याचा वापर मोठ्या डेटा संचांची परिमाणे कमी करून त्यांना लहानांमध्ये बदलून आणि सर्व आवश्यक माहिती अबाधित ठेवण्यासाठी केला जातो.

जेव्हा तुम्ही डेटा सेटचा आकार कमी करता, तेव्हा तुम्ही अचूकतेचा त्याग करता, परंतु आयाम कमी करणे म्हणजे साधेपणासाठी अचूकतेचा त्याग करणे.

तुम्ही लहान डेटा संच सहजपणे एक्सप्लोर आणि व्हिज्युअलाइज करू शकता आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदम डेटाचे अधिक प्रवेशयोग्य आणि जलद विश्लेषण करू शकतात कारणतेथे कमी व्हेरिएबल्स आहेत.

संक्षिप्त करण्यासाठी, PCA चा उद्देश डेटा सेटमधील व्हेरिएबल्सची संख्या कमी करणे आणि शक्य तितकी माहिती जतन करणे आहे.

ICA म्हणजे काय?

स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA) हे एक सांख्यिकीय तंत्र आहे जे यादृच्छिक व्हेरिएबल्स, मोजमाप आणि सिग्नलच्या संचामागील लपलेले घटक उघड करते.

स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA) मिश्रित सिग्नल घेते आणि ते स्वतंत्र स्त्रोतांमध्ये वेगळे करते. तुम्ही याला कॉकटेल पार्टी प्रॉब्लेम किंवा ब्लाइंड सोर्स सेपरेशन प्रॉब्लेम देखील म्हणू शकता.

जेव्हा तुम्ही कॉकटेल पार्टीत असता, तेव्हा प्रत्येकजण वेगवेगळ्या गोष्टींबद्दल बोलत असतो, परंतु तुमचा मेंदू आणि कान अजूनही तुम्हाला ऐकू इच्छित असलेला आवाज शोधण्यात आणि ओळखण्यात व्यवस्थापित करतात.

तसेच, ICA प्रत्येक सिग्नलला सिग्नलच्या मिश्रणातून स्वतंत्र संदेशात वेगळे करण्याचे कार्य करते.

ICA आणि PCA मधील फरक

PCA आणि मधील फरकांची यादी येथे आहे तुमच्यासाठी ICA.

• तुमच्या डेटाचे स्वतंत्र उप-घटक शोधण्यासाठी ICA चांगले आहे, तर PCA तुम्हाला कमी-रँक प्रतिनिधित्व देते.
• PCA डेटा संकुचित करते, तर ICA ते वेगळे करते.
• PCA मध्ये, घटक ऑर्थोगोनल असतात; ICA मध्ये, ते कदाचित नसतील. ICA मध्ये, तुम्ही स्वतंत्रपणे ठेवलेले घटक शोधत आहात.
• पीसीए इनपुट सिग्नल आणि मुख्य घटकांमधील फरक वाढवत असताना, ICA सापडलेल्या घटकांमधील परस्पर माहिती कमी करते. <9
• PCAसर्वात लक्षणीय ते कमीत कमी लक्षणीय अशी वैशिष्ट्ये रँक करते. तथापि, ICA मध्ये, घटक मूलत: अक्रमित आणि समान असतात.
• PCA ओव्हरफिटिंग टाळण्यासाठी परिमाणे कमी करते, तर ICA मिश्र-सिग्नल घेते आणि त्यास त्याच्या स्वतंत्र स्त्रोतांच्या सिग्नलमध्ये बदलते.
• पीसीए हे विभेद वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित करते, तर आयसीए विचरणांवर केंद्रित नाही .

हा PCA आणि ICA बद्दलचा सर्वसमावेशक व्हिडिओ आहे.

PCA VS ICA

तुम्ही ICA कधी वापरू शकता?

ICA हा अनेक व्हेरिएबल्सचा विस्तृत डेटा संच स्वयं-संघटित घटकांच्या लहान संख्येत कमी करण्याचा एक मार्ग आहे.

डेटा सेटमध्ये अनेक व्हेरिएबल्स असतात, त्यामुळे स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA) चा वापर स्वयं-संघटित कार्यात्मक नेटवर्क म्हणून समजण्यासाठी त्यांना लहान परिमाणांमध्ये कमी करण्यासाठी केला जातो. तुम्ही गैर-भौतिक सिग्नलचे विश्लेषण करण्यासाठी ICA वापरू शकता.

त्याच्या काही ऍप्लिकेशन्समध्ये समाविष्ट आहे;

• शेअर बाजारातील किमतींचा अंदाज लावा
• न्यूरॉन्सचे ऑप्टिकल इमेजिंग
• चेहरा ओळख
• खगोलशास्त्र आणि विश्वविज्ञान
• मोबाइल फोन संप्रेषण

तुम्ही पीसीए कधी वापरू शकता?

पीसीए हे इमेज कॉम्प्रेशन, फेशियल रेकग्निशन आणि कॉम्प्युटर व्हिजन डोमेनमध्ये वापरले जाणारे डायमेंशन रिडक्शन तंत्र आहे.

कोणत्याही डायमेन्शनॅलिटी रिडक्शनसाठी वापरले जाणारे हे सर्वात गंभीर अल्गोरिदम आहे. आवश्यक माहिती न गमावता डेटा. तुम्ही ते न्यूरोसायन्सपासून विविध क्षेत्रात वापरू शकतापरिमाणात्मक वित्त.

त्याच्या काही ऍप्लिकेशन्समध्ये हे समाविष्ट आहे;

• चेहऱ्याची ओळख
• इमेज कॉम्प्रेशन
• स्पाइक ट्रिगर कॉवेरियंस विश्लेषण (न्यूरोसायन्स)
• बायोइन्फॉरमॅटिक्स
• डेटा मायनिंग

PCA आणि ICA तंत्र वापरून न्यूरो विश्लेषण.

ICA घटक ऑर्थोगोनल आहेत का?

ICA घटक नॉन-ऑर्थोगोनल असतात; डेकोरेलेटिंग ट्रान्सफॉर्म्स ज्यांच्या सोल्युशनमध्ये उच्च-ऑर्डरची आकडेवारी आहे.

पीसीए घटक स्वतंत्र आहेत का?

PCA चे सर्व घटक सांख्यिकीयदृष्ट्या स्वतंत्र आहेत.

PCA घटकांमध्ये त्यांच्यामध्ये कोणतीही आच्छादित माहिती नसते. त्याचे घटक परस्पर ऑर्थोगोनल आहेत आणि द्वितीय-क्रम आकडेवारी समाविष्ट करतात.

PCA रेखीय आहे की नॉन-लिनियर?

पीसीए हे ऑर्थोगोनल रेखीय परिवर्तन आहे.

हे डेटाचे रूपांतर एका नवीन समन्वय प्रणालीमध्ये करते जेणेकरून सर्वात लक्षणीय भिन्नता पहिल्या समन्वयावर असते, दुसरा सर्वात मोठा फरक दुसऱ्या समन्वयावर, आणि असेच.

नॉन-लिनियर आयसीए म्हणजे काय?

नॉन-लिनियर ICA डेटा व्युत्पन्न करणार्‍या अव्यक्त व्हेरिएबल्स पुनर्प्राप्त करण्याच्या क्षमतेवर लक्ष केंद्रित करते, हे पर्यवेक्षित नसलेल्या प्रतिनिधित्व शिक्षणाचा एक मूलभूत पैलू आहे.

डेटा सहायक व्हेरिएबल्ससह वाढविला जातो , जसे की वेळ निर्देशांक, वेळ मालिकेचा इतिहास किंवा इतर जे काही उपलब्ध आहे.

अचूक संवर्धित डेटा आणि डेटामध्ये भेदभाव करून तुम्ही नॉनलाइनर ICA शिकू शकतायादृच्छिक सहाय्यक व्हेरिएबल. लॉजिस्टिक रिग्रेशनद्वारे, फ्रेमवर्क अल्गोरिदम पद्धतीने लागू केले जाऊ शकते.

ICA गैर-गॉसियन का आहे?

ICA चा एक महत्त्वाचा घटक हा आहे की सुप्त घटक गैर-गॉसियन आहेत असे गृहीत धरले जाते.

ICA दोन गॉसियन घटक वेगळे करणार नाही कारण ते सामान्यतेपासून विचलनावर आधारित आहे. . दोन गॉसियन व्हेरिएबल्स दिल्यास, वर्तुळाकार संयुक्त संभाव्यतेसाठी एकच उपाय नाही.

कोणते चांगले आहे; आयसीए की पीसीए?

दोन्ही त्यांच्या दृष्टीकोनातून आणि वापरात चांगले आहेत.

तुमच्या डेटाचे कमी-रँकचे प्रतिनिधित्व शोधण्यासाठी PCA आणि स्वतंत्र उप शोधण्यासाठी ICA महत्त्वपूर्ण आहे. -तुमच्या डेटाचे घटक. सामान्य माणसाच्या अटींमध्ये, PCA डेटा संकुचित करते आणि ICA ते वेगळे करते. त्यामुळे दोन्ही उपयुक्त आहेत.

अंतिम विचार

ICA आणि PCA ही पायथन समस्या सोडवण्यासाठी वापरली जाणारी तंत्रे आहेत – दोन्ही समान तत्त्वांवर कार्य करतात परंतु भिन्न कार्ये करतात.

ICA तुमच्या डेटाचे स्वतंत्र उप-घटक शोधण्यात मदत करते आणि त्यांना वेगळे करते. शिवाय, ICA सापडलेल्या घटकांमधील परस्पर माहिती कमी करते आणि तुम्हाला स्वतंत्रपणे ठेवलेले घटक देते.

तथापि, PCA डेटा संकुचित करते आणि तुम्हाला ऑर्थोगोनल घटकांसह कमी-रँकचे प्रतिनिधित्व मिळवून देते, जे इनपुट सिग्नलची भिन्नता वाढवते. मुख्य घटकांसह.

संबंधित लेख

या लेखाची वेब स्टोरी आवृत्ती येथे आढळू शकते.