PCA VS ICA (ਫਰਕ ਜਾਣੋ) - ਸਾਰੇ ਅੰਤਰ
ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ
ਗਣਿਤ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਜਾਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
PCA ਅਤੇ ICA ਦੋ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਦੋਵੇਂ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਨ ਹਨ ਪਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।
ਦੋਵਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੀਸੀਏ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘੱਟ-ਰੈਂਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ICA, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਉਪ-ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਹੈ।
ਆਮ ਆਦਮੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ, PCA ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ICA ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੜ੍ਹੋ।
ਪੀਸੀਏ ਅਤੇ ਆਈਸੀਏ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪੀਸੀਏ ਕੀ ਹੈ?
ਪੀਸੀਏ ਜਾਂ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਕਟੌਤੀ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਅਤੇ ਸਾਰੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਬਲੀਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਸਰਲਤਾ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਬਲੀ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿਇੱਥੇ ਘੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ।
ਸਾਰ ਲਈ, PCA ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ।
ICA ਕੀ ਹੈ?
ਸੁਤੰਤਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ICA) ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ, ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸੁਤੰਤਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ICA) ਇੱਕ ਮਿਸ਼ਰਤ ਸਿਗਨਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਕਟੇਲ ਪਾਰਟੀ ਸਮੱਸਿਆ ਜਾਂ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਰੋਤ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਕਟੇਲ ਪਾਰਟੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਮਾਗ ਅਤੇ ਕੰਨ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੁਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ICA ਹਰੇਕ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸੰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ICA ਅਤੇ PCA ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ
ਇੱਥੇ PCA ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ICA।
- ICA ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਉਪ-ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ PCA ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ ਦਰਜੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਪੀਸੀਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਈਸੀਏ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਪੀਸੀਏ ਵਿੱਚ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ICA ਵਿੱਚ, ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। ICA ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਗਏ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
- ਜਦਕਿ PCA ਇਨਪੁਟ ਸਿਗਨਲ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ICA ਪਾਏ ਗਏ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਸੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- PCAਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਕ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ICA ਵਿੱਚ, ਭਾਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਕ੍ਰਮਬੱਧ ਅਤੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਪੀਸੀਏ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਈਸੀਏ ਮਿਸ਼ਰਤ-ਸਿਗਨਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
- ਪੀਸੀਏ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਈਸੀਏ ਪਰਿਵਰਤਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ।
ਪੀਸੀਏ ਅਤੇ ਆਈਸੀਏ ਬਾਰੇ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵੀਡੀਓ ਹੈ।
ਪੀਸੀਏ ਬਨਾਮ ਆਈਸੀਏ
ਤੁਸੀਂ ਆਈਸੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ICA ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਛੋਟੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ICA) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਜੋਂ ਸਮਝਣ ਲਈ ਛੋਟੇ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਭੌਤਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ICA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸਦੀਆਂ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ;
ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ: ਨਕਦ ਬਕਾਇਆ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਸ਼ਕਤੀ (ਵੈਬੁੱਲ ਵਿੱਚ) ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ - ਸਾਰੇ ਅੰਤਰ- ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ
- ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਆਪਟੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ
- ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
- ਖਗੋਲ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਵਿਗਿਆਨ
- ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਸੰਚਾਰ
ਤੁਸੀਂ ਪੀਸੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਪੀਸੀਏ ਇੱਕ ਆਯਾਮ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਸੰਕੁਚਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਇਸਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟਿਡਬਿਟਸ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ. ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਿੱਤ.
ਇਸਦੀਆਂ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ;
- ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
- ਚਿੱਤਰ ਸੰਕੁਚਨ
- ਸਪਾਈਕ ਟ੍ਰਿਗਰਡ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ)
- ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ
- ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ
ਪੀਸੀਏ ਅਤੇ ਆਈਸੀਏ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
ਕੀ ਆਈਸੀਏ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਹਨ?
ICA ਭਾਗ ਗੈਰ-ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਹਨ; ਸਜਾਵਟੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਹਨ।
ਕੀ PCA ਭਾਗ ਸੁਤੰਤਰ ਹਨ?
ਪੀਸੀਏ ਦੇ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਹਨ।
ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ: "está" ਅਤੇ "esta" ਜਾਂ "esté" ਅਤੇ "este" ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ? (ਸਪੈਨਿਸ਼ ਵਿਆਕਰਣ) - ਸਾਰੇ ਅੰਤਰਪੀਸੀਏ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਆਪਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਹਨ ਅਤੇ ਦੂਜੇ-ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੀ PCA ਲੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਹੈ?
ਪੀਸੀਏ ਇੱਕ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਰੇਖਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੈ।
ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰੀਏਂਸ ਪਹਿਲੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਉੱਤੇ ਸਥਿਤ ਹੋਵੇ, ਦੂਜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪਰਿਵਰਤਨ। ਦੂਜੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ।
ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ICA ਕੀ ਹੈ?
ਨਾਨ-ਲੀਨੀਅਰ ਆਈਸੀਏ ਗੁਪਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸਹਾਇਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ , ਜਿਵੇਂ ਸਮਾਂ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਜਾਂ ਜੋ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ICA ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋਬੇਤਰਤੀਬ ਸਹਾਇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ICA ਗੈਰ-ਗੌਸੀਅਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ICA ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗੁਪਤ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਗੌਸੀਅਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ICA ਦੋ ਗੌਸੀ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਧਾਰਣਤਾ ਤੋਂ ਭਟਕਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। . ਦੋ ਗੌਸੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਗੋਲਾਕਾਰ ਸੰਯੁਕਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕਲਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕਿਹੜਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ; ਆਈਸੀਏ ਜਾਂ ਪੀਸੀਏ?
ਦੋਵੇਂ ਆਪਣੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹਨ।
ਪੀਸੀਏ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਟੀ ਹੋਈ ਰੈਂਕ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਉਪ ਲੱਭਣ ਲਈ ਆਈ.ਸੀ.ਏ. -ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਤੱਤ। ਆਮ ਆਦਮੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ, PCA ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ICA ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਦੋਵੇਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ।
ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ
ICA ਅਤੇ PCA ਪਾਈਥਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ - ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ICA ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਉਪ-ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ICA ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, PCA ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਔਰਥੋਗੋਨਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਘਟੀਆ-ਰੈਂਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ.
ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖ
ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਵੈੱਬ ਕਹਾਣੀ ਸੰਸਕਰਣ ਇੱਥੇ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
