Matematik ialah sains yang menarik dan menarik, tetapi anda perlu melangkah demi langkah untuk memahami keindahannya. Anda tidak boleh pergi sekali gus. Untuk memudahkan peralihan langkah demi langkah ini, anda boleh menggunakan beberapa formula dan kaedah.

PCA dan ICA ialah dua kaedah sedemikian yang digunakan untuk membahagikan set data pada asas tertentu. Kedua-dua teknik menggabungkan sumber secara linear untuk mendapatkan yang baharu. Kedua-duanya agak serupa namun sangat berbeza antara satu sama lain.

Perbezaan paling praktikal antara kedua-dua teknik ialah PCA berguna untuk mencari perwakilan berpangkat rendah bagi data anda. ICA, sebaliknya, adalah untuk mencari sub-elemen bebas data anda.

Dalam istilah orang awam, PCA memampatkan data dan ICA memisahkannya.

Jika anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang teknik ini, baca sehingga tamat.

Teknik PCA dan ICA digunakan dalam pelbagai proses ujian.

Apakah PCA?

PCA atau Analisis Komponen Utama ialah kaedah pengurangan yang digunakan untuk mengurangkan dimensi set data yang besar dengan menukarnya kepada yang lebih kecil dan mengekalkan semua maklumat yang diperlukan secara utuh.

Apabila anda mengurangkan saiz set data, anda mengorbankan ketepatan, tetapi pengurangan dimensi adalah mengenai mengorbankan ketepatan untuk kesederhanaan.

Anda boleh meneroka dan menggambarkan set data yang lebih kecil dengan lebih mudah dan algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis data dengan lebih mudah diakses dan lebih pantas keranaterdapat lebih sedikit pembolehubah.

Untuk meringkaskan, PCA bertujuan untuk mengurangkan bilangan pembolehubah dalam set data sambil mengekalkan sebanyak mungkin maklumat.

Apakah ICA?

Analisis Komponen Bebas (ICA) ialah teknik statistik yang mendedahkan faktor tersembunyi di sebalik set pembolehubah rawak, ukuran dan isyarat.

Analisis Komponen Bebas (ICA) mengambil isyarat bercampur dan memisahkannya kepada sumber bebas. Anda juga boleh memanggilnya masalah pesta koktel atau masalah pemisahan sumber buta.

Apabila anda berada di pesta koktel, semua orang bercakap tentang perkara yang berbeza, tetapi otak dan telinga anda masih dapat mengesan dan mengenal pasti satu suara yang anda mahu dengar.

Begitu juga, ICA berfungsi untuk memisahkan setiap isyarat daripada campuran isyarat kepada mesej bebas.

Perbezaan Antara ICA Dan PCA

Berikut ialah senarai perbezaan antara PCA dan ICA untuk anda.

• ICA bagus untuk mencari sub-elemen bebas data anda, manakala PCA memberi anda perwakilan peringkat rendah.
• PCA memampatkan data, manakala ICA memisahkannya.
• Dalam PCA, komponen adalah ortogon; dalam ICA, mereka mungkin tidak. Dalam ICA, anda sedang mencari komponen yang diletakkan secara bebas.
• Walaupun PCA memaksimumkan varians isyarat input dan komponen utama, ICA meminimumkan maklumat bersama antara komponen yang ditemui.
• PCAmenyusun ciri-ciri daripada yang paling ketara kepada yang paling tidak ketara. Walau bagaimanapun, dalam ICA, komponen pada asasnya tidak tertib dan sama.
• PCA mengurangkan dimensi untuk mengelakkan overfitting, manakala ICA mengambil isyarat bercampur dan mengubahnya menjadi isyarat sumber bebasnya.
• PCA tertumpu pada memaksimumkan varians, manakala ICA tidak tertumpu pada varians .

Berikut ialah video komprehensif tentang PCA dan ICA.

PCA VS ICA

Bilakah Anda Boleh Menggunakan ICA?

ICA ialah satu cara untuk mengurangkan set data yang luas daripada banyak pembolehubah kepada bilangan komponen tersusun sendiri yang lebih kecil.

Set data terdiri daripada banyak pembolehubah, jadi Bebas Analisis Komponen (ICA) digunakan untuk mengurangkannya kepada dimensi yang lebih kecil untuk difahami sebagai rangkaian berfungsi tersusun sendiri. Anda boleh menggunakan ICA untuk menganalisis isyarat bukan fizikal.

Beberapa aplikasinya termasuk;

• Ramalkan harga pasaran saham
• Pengimejan optik neuron
• Pengecaman muka
• Astronomi dan kosmologi
• Komunikasi telefon mudah alih

Bilakah Anda Boleh Menggunakan PCA?

PCA ialah teknik pengurangan dimensi yang digunakan dalam domain pemampatan imej, pengecaman muka dan penglihatan komputer.

Ia merupakan salah satu algoritma paling kritikal yang digunakan untuk pengurangan dimensi mana-mana data tanpa kehilangan maklumat pentingnya. Anda boleh menggunakannya dalam pelbagai bidang dari neurosains hinggakewangan kuantitatif.

Beberapa aplikasinya termasuk;

• Pengecaman muka
• Mampatan imej
• Analisis kovarians tercetus spike (Neurosains)
• Bioinformatik
• Perlombongan data

Analisis neuro menggunakan teknik PCA dan ICA.

Adakah Komponen ICA Ortogonal?

Komponen ICA bukan ortogon; transformasi penghias yang penyelesaiannya mempunyai statistik tertib lebih tinggi.

Adakah Komponen PCA Bebas?

Semua komponen PCA adalah bebas dari segi statistik.

Komponen PCA tidak mempunyai sebarang maklumat bertindih antara komponen tersebut. Komponennya saling ortogon dan melibatkan statistik tertib kedua.

Adakah PCA Linear atau Non-Linear?

PCA ialah transformasi linear ortogon.

Ia menukar data kepada sistem koordinat baharu supaya varians paling ketara terletak pada koordinat pertama, varians kedua terbesar pada koordinat kedua, dan seterusnya.

Apakah Itu ICA Bukan Linear?

ICA Bukan Linear memfokuskan pada keupayaan untuk memulihkan pembolehubah terpendam yang menjana data, aspek asas pembelajaran perwakilan tanpa pengawasan.

Data ditambah dengan pembolehubah tambahan , seperti indeks masa, sejarah siri masa atau apa sahaja yang tersedia.

Anda boleh mempelajari ICA tak linear dengan membezakan antara data tambahan yang tepat dan data denganpembolehubah bantu rawak. Melalui regresi logistik, rangka kerja boleh dilaksanakan secara algoritma.

Mengapa ICA Bukan Gaussian?

Elemen utama ICA ialah faktor terpendam diandaikan sebagai bukan Gaussian.

ICA tidak akan memisahkan dua faktor Gaussian kerana ia berdasarkan sisihan daripada normaliti . Memandangkan dua pembolehubah Gaussian, tiada penyelesaian tunggal untuk kebarangkalian sendi bulat.

Mana yang lebih baik; ICA Atau PCA?

Kedua-duanya lebih baik dalam perspektif dan penggunaannya.

PCA penting untuk mencari perwakilan berpangkat rendah bagi data anda dan ICA untuk mencari sub bebas -elemen data anda. Dalam istilah awam, PCA memampatkan data, dan ICA memisahkannya. Jadi kedua-duanya berguna.

Pemikiran Akhir

ICA dan PCA ialah teknik yang digunakan dalam menyelesaikan masalah ular sawa – kedua-duanya berfungsi pada prinsip yang sama tetapi melaksanakan fungsi yang berbeza.

ICA membantu dalam mencari sub-elemen bebas data anda dan memisahkannya. Selain itu, ICA meminimumkan maklumat bersama antara komponen yang ditemui dan memberi anda komponen yang diletakkan secara berasingan.

Walau bagaimanapun, PCA memampatkan data dan memberikan anda perwakilan peringkat rendah dengan komponen ortogon, yang memaksimumkan varians isyarat input bersama dengan komponen utama.

Artikel Berkaitan

Versi cerita web artikel ini boleh didapati di sini.