गणित एक सुन्दर र रोमाञ्चक विज्ञान हो, तर तपाईंले यसको सुन्दरता बुझ्नको लागि चरणबद्ध रूपमा जानुपर्छ। तपाईं एकैचोटि सबै बाटो जान सक्नुहुन्न। यो चरण-दर-चरण संक्रमण सहज बनाउन, तपाईं धेरै सूत्र र विधिहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

PCA र ICA कुनै खास आधारमा डेटा सेट विभाजन गर्न प्रयोग गरिने दुईवटा विधिहरू हुन्। दुबै प्रविधिहरूले नयाँ प्राप्त गर्नका लागि स्रोतहरूलाई रैखिक रूपमा संयोजन गर्दछ। तिनीहरू दुवै एकदम समान छन् तर एकअर्काबाट धेरै फरक छन्।

दुबै प्रविधिहरू बीचको सबैभन्दा व्यावहारिक भिन्नता यो हो कि PCA तपाईंको डेटाको कम-रैंक प्रतिनिधित्व फेला पार्नको लागि उपयोगी छ। ICA, अर्कोतर्फ, तपाईंको डाटाको स्वतन्त्र उप-तत्वहरू फेला पार्नको लागि हो।

सामान्यको सर्तमा, PCA ले डाटा कम्प्रेस गर्छ, र ICA ले यसलाई अलग गर्छ।

यदि तपाइँ यी प्रविधिहरूको बारेमा थप जान्न चाहनुहुन्छ भने, अन्त्यसम्म पढ्नुहोस्।

PCA र ICA प्रविधिहरू विभिन्न परीक्षण प्रक्रियाहरूमा प्रयोग गरिन्छ।

PCA के हो?

PCA वा प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट एनालिसिस भनेको ठूला डाटा सेटहरूको आयामहरूलाई सानोमा परिवर्तन गरेर र सबै आवश्यक जानकारीलाई अक्षुण्ण राखेर घटाउन प्रयोग गरिने एउटा घटाउने विधि हो।

जब तपाइँ डेटा सेटको आकार घटाउनुहुन्छ, तपाइँ सटीकता त्याग गर्दै हुनुहुन्छ, तर आयाम घटाउनु भनेको सरलताको लागि सटीकता त्याग गर्नु हो।

तपाईले साना डेटा सेटहरू सजिलैसँग अन्वेषण र कल्पना गर्न सक्नुहुन्छ, र मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूले डेटालाई अझ पहुँचयोग्य र छिटो विश्लेषण गर्न सक्छन् किनभनेत्यहाँ कम चरहरू छन्।

संक्षेपमा, PCA ले सकेसम्म धेरै जानकारी सुरक्षित गर्दै डेटा सेटमा चरहरूको संख्या घटाउने लक्ष्य राख्छ।

ICA के हो?

स्वतन्त्र कम्पोनेन्ट विश्लेषण (ICA) एक सांख्यिकीय प्रविधि हो जसले अनियमित चर, मापन, र संकेतहरूको सेट पछाडि लुकेका कारकहरू उजागर गर्दछ।

स्वतन्त्र कम्पोनेन्ट विश्लेषण (ICA) ले मिश्रित संकेत लिन्छ र यसलाई स्वतन्त्र स्रोतहरूमा विभाजन गर्दछ। तपाइँ यसलाई ककटेल पार्टी समस्या वा अन्धा स्रोत विभाजन समस्या पनि भन्न सक्नुहुन्छ।

जब तपाईं ककटेल पार्टीमा हुनुहुन्छ, सबैजना फरक-फरक कुराहरूका बारेमा कुरा गरिरहेका हुन्छन्, तर तपाईंको मस्तिष्क र कानहरूले अझै पनि तपाईंले सुन्न चाहेको एउटा आवाज भेट्टाउन र पहिचान गर्न व्यवस्थापन गर्छन्।

त्यस्तै गरी, ICA ले प्रत्येक संकेतलाई संकेतहरूको मिश्रणबाट स्वतन्त्र सन्देशमा अलग गर्ने काम गर्दछ।

ICA र PCA बीचको भिन्नता

यहाँ PCA र बीचको भिन्नताहरूको सूची छ। तपाईंको लागि ICA।

• ICA तपाईंको डाटाको स्वतन्त्र उप-तत्वहरू फेला पार्नको लागि राम्रो छ, जबकि PCA ले तपाईंलाई कम-रैंक प्रतिनिधित्व दिन्छ।
• PCA डेटा कम्प्रेस गर्दछ, जबकि ICA ले यसलाई अलग गर्दछ।
• PCA मा, अवयवहरू अर्थोगोनल हुन्छन्; ICA मा, तिनीहरू नहुन सक्छन्। ICA मा, तपाईं स्वतन्त्र रूपमा राखिएका कम्पोनेन्टहरू खोज्दै हुनुहुन्छ।
• जब PCA ले इनपुट सिग्नल र प्रमुख कम्पोनेन्टहरूको भिन्नतालाई अधिकतम बनाउँछ, ICA ले कम्पोनेन्टहरू बीचको पारस्परिक जानकारीलाई न्यूनीकरण गर्छ।
• PCAसबैभन्दा महत्त्वपूर्ण देखि कम से कम महत्त्वपूर्ण सम्म सुविधाहरू श्रेणीबद्ध गर्दछ। यद्यपि, ICA मा, कम्पोनेन्टहरू अनिवार्य रूपमा क्रमबद्ध र समान हुन्छन्।
• PCA ले ओभरफिटिंग रोक्नको लागि आयामहरू घटाउँछ, जबकि ICA ले मिश्रित संकेत लिन्छ र यसलाई यसको स्वतन्त्र स्रोतको संकेतहरूमा परिणत गर्छ।
• PCA भिन्नताहरू अधिकतम बनाउनमा केन्द्रित छ, जबकि ICA भिन्नतामा केन्द्रित छैन ।

यहाँ PCA र ICA को बारेमा विस्तृत भिडियो छ।

PCA VS ICA

तपाईं ICA कहिले प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ?

ICA धेरै चरहरूको विस्तृत डेटा सेटलाई सानो संख्यामा स्व-व्यवस्थित कम्पोनेन्टहरूमा घटाउने तरिका हो।

डेटा सेटमा धेरै चरहरू हुन्छन्, त्यसैले स्वतन्त्र कम्पोनेन्ट्स एनालिसिस (ICA) लाई स्व-संगठित कार्यात्मक नेटवर्कको रूपमा बुझ्नको लागि तिनीहरूलाई साना आयामहरूमा घटाउन प्रयोग गरिन्छ। तपाईं गैर-भौतिक संकेतहरू विश्लेषण गर्न ICA प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

यसका केही अनुप्रयोगहरू समावेश छन्;

• शेयर बजार मूल्यहरू भविष्यवाणी गर्नुहोस्
• न्यूरोन्सको अप्टिकल इमेजिङ
• अनुहार पहिचान
• खगोल विज्ञान र ब्रह्माण्ड विज्ञान
• मोबाइल फोन संचार

तपाइँ PCA कहिले प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ?

PCA छवि कम्प्रेसन, अनुहार पहिचान, र कम्प्युटर भिजन डोमेनहरूमा प्रयोग हुने आयाम घटाउने प्रविधि हो।

यो कुनै पनि आयाम घटाउनका लागि प्रयोग गरिने सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण एल्गोरिदमहरू मध्ये एक हो। यसको आवश्यक tidbits गुमाउन बिना डाटा। तपाईं यसलाई न्यूरोसाइन्सदेखि लिएर विभिन्न क्षेत्रहरूमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छमात्रात्मक वित्त।

यसका केही एपहरू समावेश छन्;

• अनुहार पहिचान
• छवि कम्प्रेसन
• स्पाइक ट्रिगर गरिएको सहविभाजन विश्लेषण (न्यूरोसाइन्स)
• बायोइन्फर्मेटिक्स
• डेटा माइनिङ

PCA र ICA प्रविधिहरू प्रयोग गरेर न्यूरो विश्लेषण।

के ICA अवयवहरू अर्थोगोनल हुन्?

ICA कम्पोनेन्टहरू गैर-अर्थोगोनल हुन्; decorrelating transforms जसको समाधानमा उच्च-अर्डर तथ्याङ्कहरू छन्।

के PCA कम्पोनेन्टहरू स्वतन्त्र छन्?

PCA का सबै कम्पोनेन्टहरू सांख्यिकीय रूपमा स्वतन्त्र छन्।

PCA कम्पोनेन्टहरू बीच कुनै पनि ओभरल्यापिङ जानकारी हुँदैन। यसको कम्पोनेन्टहरू परस्पर अर्थोगोनल हुन् र दोस्रो-क्रम तथ्याङ्कहरू समावेश गर्दछ।

PCA रेखीय वा गैर-रेखीय?

PCA एक अर्थोगोनल रैखिक रूपान्तरण हो।

यसले डेटालाई नयाँ समन्वय प्रणालीमा रूपान्तरण गर्छ ताकि सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण भिन्नता पहिलो समन्वयमा हुन्छ, दोस्रो ठूलो भिन्नता। दोस्रो समन्वयमा, र यस्तै अन्य।

Non-Linear ICA भनेको के हो?

Non-Linear ICA ले डाटा उत्पन्न गर्ने अव्यक्त चरहरू पुन: प्राप्ति गर्ने क्षमतामा केन्द्रित छ, असुरक्षित प्रतिनिधित्व सिकाइको एक आधारभूत पक्ष।

डेटालाई सहायक चरहरूसँग बढाइन्छ। , समय अनुक्रमणिका जस्तै, समय श्रृङ्खलाको इतिहास, वा अन्य जुन उपलब्ध छ।

तपाईँले सही संवर्धित डाटा र डाटा बीच भेदभाव गरेर nonlinear ICA सिक्न सक्नुहुन्छअनियमित सहायक चर। लजिस्टिक रिग्रेसन मार्फत, ढाँचालाई एल्गोरिदमिक रूपमा लागू गर्न सकिन्छ।

किन आईसीए गैर-गौसियन हो?

ICA को मुख्य तत्व यो हो कि अव्यक्त कारकहरू गैर-गाउसियन मानिन्छन्।

ICA ले दुई गाउसियन कारकहरूलाई अलग गर्दैन किनकि यो सामान्यताबाट विचलनमा आधारित छ। । दुई गौसियन चरहरू दिएमा, गोलाकार संयुक्त सम्भावनाको लागि कुनै एकल समाधान छैन।

कुन राम्रो छ; ICA वा PCA?

दुवै आफ्नो परिप्रेक्ष्य र प्रयोगमा राम्रो छन्।

तपाईँको डाटाको कम-रैंक प्रतिनिधित्व फेला पार्नको लागि PCA महत्त्वपूर्ण छ, र ICA स्वतन्त्र उप खोज्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ। - तपाइँको डाटा को तत्वहरु। साधारण मानिसको सर्तमा, PCA ले डाटा कम्प्रेस गर्छ, र ICA ले यसलाई अलग गर्छ। त्यसैले दुवै उपयोगी छन्।

Final Thoughts

ICA र PCA पाइथन समस्याहरू समाधान गर्न प्रयोग गरिने प्रविधिहरू हुन् - दुबै समान सिद्धान्तहरूमा काम गर्छन् तर फरक कार्यहरू गर्छन्।

ICA ले तपाईंको डाटाको स्वतन्त्र उप-तत्वहरू फेला पार्न मद्दत गर्दछ र तिनीहरूलाई अलग गर्दछ। यसबाहेक, ICA ले कम्पोनेन्टहरू बीचको पारस्परिक जानकारीलाई न्यूनीकरण गर्छ र तपाईंलाई स्वतन्त्र रूपमा राखिएका कम्पोनेन्टहरू दिन्छ।

तथापि, PCA ले डाटा कम्प्रेस गर्छ र तपाईंलाई अर्थोगोनल कम्पोनेन्टहरू सहितको कम-रैंक प्रतिनिधित्व दिन्छ, जसले इनपुट सिग्नलको भिन्नतालाई अधिकतम बनाउँछ। प्रमुख घटकहरु संगै।

सम्बन्धित लेखहरू

यस लेखको वेब स्टोरी संस्करण यहाँ फेला पार्न सकिन्छ।