ریاضی یو ښکلی او په زړه پوری ساینس دی، مګر تاسو باید ګام په ګام د هغې ښکلا درک کړئ. تاسو نشئ کولی ټول په یوځل کې لاړ شئ. د دې ګام په ګام لیږد اسانه کولو لپاره، تاسو کولی شئ ډیری فورمولونه او میتودونه وکاروئ.

PCA او ICA دوه داسې میتودونه دي چې په ځانګړي اساس د ډیټا سیټ ویشلو لپاره کارول کیږي. دواړه تخنیکونه سرچینې سره یوځای کوي ترڅو نوي ترلاسه کړي. دوی دواړه یو له بل سره ډیر ورته دي مګر له یو بل څخه ډیر توپیر لري.

د دواړو تخنیکونو تر مینځ خورا عملي توپیر دا دی چې PCA ستاسو د معلوماتو د ټیټ درجې نمایش موندلو لپاره ګټور دی. ICA، له بلې خوا، ستاسو د معلوماتو خپلواک فرعي عناصرو موندلو لپاره دی.

د عامو خلکو په شرایطو کې، PCA ډیټا کمپریس کوي، او ICA یې جلا کوي.

که تاسو غواړئ د دې تخنیکونو په اړه نور معلومات ترلاسه کړئ، تر پایه ولولئ.

PCA او ICA تخنیکونه د ازموینې په مختلفو پروسو کې کارول کیږي.

PCA څه شی دی؟

PCA یا د اصلي اجزاو تحلیل د کمولو میتود دی چې د لوی ډیټا سیټونو ابعاد کمولو لپاره کارول کیږي په کوچنیو بدلولو او ټول اړین معلومات په ساتلو سره.

کله چې تاسو د ډیټا سیټ اندازه کمه کوئ، تاسو دقت قرباني کوئ، مګر د ابعاد کمول ټول د سادګۍ لپاره دقت قرباني کول دي.

تاسو کولی شئ کوچني ډیټا سیټونه په اسانۍ سره وپلټئ او لید یې کړئ ، او د ماشین زده کړې الګوریتم کولی شي ډیټا ډیر د لاسرسي وړ او ګړندي تحلیل کړي ځکه چېلږ متغیرونه شتون لري.

د لنډیز کولو لپاره، PCA موخه دا ده چې د معلوماتو په سیټ کې د متغیرونو شمیر کم کړي پداسې حال کې چې څومره ممکنه معلومات خوندي کوي.

ICA څه شی دی؟

د خپلواک اجزاو تحلیل (ICA) یو احصایوي تخنیک دی چې د تصادفي تغیراتو، اندازه کولو او سیګنالونو د سیټونو تر شا پټ عوامل رابرسیره کوي.

د خپلواک اجزا تحلیل (ICA) یو مخلوط سیګنال اخلي او په خپلواکو سرچینو جلا کوي. تاسو کولی شئ دا د کاکټیل ګوند ستونزه یا د ړندو سرچینې جلا کولو ستونزه هم ووایاست.

کله چې تاسو په کاکټیل ګوند کې یاست، هرڅوک د بیلابیلو شیانو په اړه خبرې کوي، مګر ستاسو دماغ او غوږونه لاهم اداره کوي چې یو غږ پیدا کړي او وپیژني چې تاسو یې اوریدل غواړئ.

په ورته ډول، ICA کار کوي چې هر سیګنال د سیګنالونو له مخلوط څخه په یوه خپلواک پیغام کې جلا کړي.

د ICA او PCA ترمنځ توپیر

دلته د PCA او تر منځ د توپیرونو لیست دی ICA ستاسو لپاره.

• ICA ستاسو د معلوماتو د خپلواک فرعي عناصرو موندلو لپاره ښه دی، پداسې حال کې چې PCA تاسو ته د ټیټې درجې استازیتوب درکوي.
• PCA ډیټا کمپریس کوي، په داسې حال کې چې ICA یې جلا کوي.
• په PCA کې، اجزا آرتوګونل دي. په ICA کې، دوی ممکن نه وي. په ICA کې، تاسو په خپلواکه توګه ځای پر ځای شوي اجزاوو په لټه کې یاست.
• پداسې حال کې چې PCA د ان پټ سیګنال او اصلي برخو توپیر اعظمي کوي، ICA د موندل شویو اجزاوو ترمنځ متقابل معلومات کموي.
• PCAځانګړتیاوې له خورا مهم څخه تر لږ مهم پورې درجه بندي کوي. په هرصورت، په ICA کې، اجزا په اصل کې بې ترتیبه ​​او مساوي دي.
• PCA د ډیر فټینګ څخه مخنیوي لپاره ابعاد کموي، پداسې حال کې چې ICA مخلوط سیګنال اخلي او د خپلو خپلواکو سرچینو سیګنالونو ته بدلوي.
• PCA د توپیرونو په اعظمي کولو تمرکز کوي، پداسې حال کې چې ICA په توپیر باندې متمرکز نه دی .

دلته د PCA او ICA په اړه یوه جامع ویډیو ده.

PCA VS ICA

تاسو کله کولی شئ ICA وکاروئ؟

ICA د ډیری متغیرونو پراخه ډیټا سیټ د ځان تنظیم شوي اجزاو په کوچنیو شمیر کې کمولو لپاره یوه لاره ده.

د ډیټا سیټ ډیری متغیرونه لري، نو خپلواک د اجزاو تحلیل (ICA) د دې لپاره کارول کیږي چې دوی کوچني ابعادو ته راټیټ کړي ترڅو د ځان تنظیم شوي فعال شبکې په توګه پوه شي. تاسو کولی شئ د غیر فزیکي سیګنالونو تحلیل لپاره ICA وکاروئ.

د دې ځینې غوښتنلیکونه شامل دي؛

• د سټاک بازار نرخ اټکل کړئ
• د نیورونونو نظری عکس العمل
• د مخ پیژندنه
• ستورپوهنه او کاسمولوژي
• د ګرځنده تلیفون ارتباطات

تاسو کله کولی شئ PCA وکاروئ؟

PCA د ابعاد کمولو تخنیک دی چې د عکس کمپریشن ، د مخ پیژندنې ، او کمپیوټر لید ډومینونو کې کارول کیږي.

دا یو له خورا مهم الګوریتمونو څخه دی چې د ابعاد کمولو لپاره کارول کیږي ډاټا پرته له دې چې خپل اړین خبرونه له لاسه ورکړي. تاسو کولی شئ دا په مختلفو برخو کې وکاروئ له نیورو ساینس څخه نیولېکمیتی مالیه

د دې ځینې غوښتنلیکونه شامل دي؛

• د مخ پیژندنه
• د عکس کمپریشن
• سپیک د کوورینس تحلیل (عصبي ساینس) رامینځته کړی
• Bioinformatics
• د معلوماتو کان کیندنه

د PCA او ICA تخنیکونو په کارولو سره نیورو تحلیل.

ایا د ICA اجزا آرتوګونل دي؟

د ICA اجزا غیر ارتوګونل دي. د سمون اړوند بدلونونه چې حل یې د لوړ ترتیب احصایې لري.

ایا د PCA اجزا خپلواک دي؟

د PCA ټولې برخې د احصایې له پلوه خپلواکې دي.

د PCA اجزاوې د دوی تر منځ هیڅ متقابل معلومات نلري. د هغې اجزا په متقابل ډول ارتوګونل دي او د دوهم ترتیب احصایې پکې شامل دي.

آیا PCA خطي یا غیر خطي؟

PCA یو اورتوګونل خطي بدلون دی.

دا ډیټا په نوي همغږي سیسټم بدلوي ترڅو خورا مهم توپیر په لومړي همغږي کې وي، دوهم لوی توپیر په دوهم همغږي کې، او داسې نور.

غیر خطي ICA څه شی دی؟

غیر خطي ICA د پټو متغیرونو د بیرته ترلاسه کولو وړتیا باندې تمرکز کوي کوم چې ډاټا تولیدوي، د غیر څارل شوي نمایش زده کړې بنسټیز اړخ دی.

ډیټا د معاون متغیرونو سره وده کوي لکه د وخت شاخص، د وخت لړۍ تاریخ، یا هر څه چې شتون لري.

تاسو کولی شئ د دقیق لوړ شوي ډیټا او ډیټا ترمینځ توپیر کولو سره غیر خطي ICA زده کړئتصادفي معاون متغیر. د لوژیستیکي ریګریشن له لارې، چوکاټ په الګوریتمیک ډول پلي کیدی شي.

ولې ICA غیر گاوسین دی؟

د ICA یو مهم عنصر دا دی چې پټ فکتورونه غیر گاوسیان ګڼل کیږي.

ICA به دوه ګاسیان فکتورونه نه جلا کوي ځکه چې دا د نورمالیت څخه د انحراف پراساس دي . د دوه ګوسیانو متغیرونو ته په پام سره، د سرکلر ګډ احتمال لپاره هیڅ واحد حل شتون نلري.

کوم یو غوره دی؛ ICA یا PCA؟

دواړه په خپل لید او کارونې کې غوره دي.

PCA ستاسو د معلوماتو د ټیټې درجې نمایش موندلو لپاره خورا مهم دی، او ICA د خپلواک فرعي موندلو لپاره - ستاسو د معلوماتو عناصر. د عامو خلکو په شرایطو کې، PCA ډاټا فشاروي، او ICA یې جلا کوي. نو دواړه ګټور دي.

وروستي فکرونه

ICA او PCA هغه تخنیکونه دي چې د python ستونزو په حل کې کارول کیږي – دواړه په ورته اصولو کار کوي مګر مختلف دندې ترسره کوي.

ICA ستاسو د معلوماتو د خپلواک فرعي عناصرو په موندلو کې مرسته کوي او جلا کوي. سربیره پردې، ICA د موندل شویو اجزاوو ترمنځ متقابل معلومات کموي او تاسو ته په خپلواکه توګه ځای پر ځای شوي اجزا درکوي.

په هرصورت، PCA ډیټا کمپریس کوي او تاسو ته د اورتوګونل اجزاو سره د ټیټ درجې نمایش درکوي، کوم چې د ان پټ سیګنال توپیر اعظمي کوي. د اصلي برخو سره یوځای.

اړوندې مقالې

د دې مقالې ویب کیسه نسخه دلته موندلی شئ.