Matematica este o știință frumoasă și captivantă, dar trebuie să mergi pas cu pas pentru a-i înțelege frumusețea. Nu poți merge până la capăt deodată. Pentru a ușura această tranziție pas cu pas, poți folosi mai multe formule și metode.

PCA și ICA sunt două astfel de metode utilizate pentru a diviza un set de date pe o bază specifică. Ambele tehnici combină sursele într-un mod liniar pentru a obține altele noi. Ambele sunt destul de asemănătoare, dar foarte diferite una de cealaltă.

Cea mai mare diferență practică dintre cele două tehnici este că PCA este utilă pentru a găsi o reprezentare de rang redus a datelor dvs. ICA, pe de altă parte, este pentru a găsi subelemente independente ale datelor dvs.

În termeni simpli, PCA comprimă datele, iar ICA le separă.

Dacă doriți să aflați mai multe despre aceste tehnici, citiți până la sfârșit.

Tehnicile PCA și ICA sunt utilizate în diferite procese de testare.

Ce este PCA?

PCA sau Analiza componentelor principale este o metodă de reducere utilizată pentru a reduce dimensiunile seturilor mari de date, transformându-le în unele mai mici și păstrând intacte toate informațiile necesare.

Atunci când reduceți dimensiunea unui set de date, sacrificați acuratețea, dar reducerea dimensionalității înseamnă sacrificarea acurateței pentru simplitate.

Puteți explora și vizualiza mai ușor seturi de date mai mici, iar algoritmii de învățare automată pot analiza datele mai accesibil și mai rapid, deoarece există mai puține variabile.

Pe scurt, PCA urmărește să reducă numărul de variabile dintr-un set de date, păstrând în același timp cât mai multe informații.

Ce este ICA?

Analiza componentelor independente (ICA) este o tehnică statistică care descoperă factorii ascunși în spatele unor seturi de variabile aleatoare, măsurători și semnale.

Analiza cu componente independente (ICA) ia un semnal mixt și îl separă în surse independente. Puteți să o numiți și problema petrecerii de cocktail sau problema separării surselor oarbe.

Când sunteți la o petrecere, toată lumea vorbește despre lucruri diferite, dar creierul și urechile dumneavoastră reușesc să localizeze și să identifice o singură voce pe care doriți să o auziți.

În mod similar, ICA lucrează pentru a separa fiecare semnal dintr-un amestec de semnale într-un mesaj independent.

Diferența dintre ICA și PCA

Iată o listă de diferențe între PCA și ICA.

• ICA este bună pentru a găsi subelemente independente ale datelor, în timp ce PCA vă oferă o reprezentare cu rang redus.
• PCA comprimă datele, în timp ce ICA le separă.
• În PCA, componentele sunt ortogonale; în ICA, este posibil ca acestea să nu fie. În ICA, căutați componente plasate independent.
• În timp ce PCA maximizează varianța semnalului de intrare și a componentelor principale, ICA minimizează informația reciprocă între componentele găsite.
• PCA clasifică caracteristicile de la cele mai semnificative la cele mai puțin semnificative. Cu toate acestea, în ICA, componentele sunt în esență neordonate și egale.
• PCA reduce dimensiunile pentru a preveni supraadaptarea, în timp ce ICA ia semnalul mixt și îl transformă în semnalele surselor sale independente.
• PCA se concentrează pe maximizarea varianțelor, în timp ce ICA nu se concentrează pe varianță. .

Iată un videoclip cuprinzător despre APC și ICA.

PCA VS ICA

Când puteți utiliza ICA?

ICA este o modalitate de a reduce un set extins de date format din multe variabile într-un număr mai mic de componente auto-organizate.

Un set de date este format din mai multe variabile, astfel încât Analiza componentelor independente (ICA) este utilizată pentru a le reduce în dimensiuni mai mici pentru a fi înțelese ca rețele funcționale auto-organizate. Puteți utiliza ICA pentru a analiza semnale non-fizice.

Câteva dintre aplicațiile sale includ;

• Prevedeți prețurile de pe piața bursieră
• Imagistica optică a neuronilor
• Recunoașterea feței
• Astronomie și cosmologie
• Comunicații prin telefonie mobilă

Când puteți utiliza PCA?

PCA este o tehnică de reducere a dimensiunii utilizată în domeniul compresiei imaginilor, al recunoașterii faciale și al vederii computerizate.

Este unul dintre cei mai importanți algoritmi folosiți pentru reducerea dimensionalității oricăror date fără a pierde elementele esențiale ale acestora. Îl puteți utiliza în diverse domenii, de la neuroștiințe la finanțe cantitative.

Unele dintre aplicațiile sale includ;

• Recunoașterea facială
• Compresie de imagine
• Analiza de covarianță declanșată de spike (Neuroștiințe)
• Bioinformatică
• Extracția de date

Analiza neurologică utilizând tehnicile PCA și ICA.

Sunt componentele ICA ortogonale?

Componentele ICA sunt non-ortogonale; transformări de decorrelat a căror soluție are statistici de ordin superior.

Sunt componentele PCA independente?

Toate componentele PCA sunt independente din punct de vedere statistic.

Componentele PCA nu au informații care să se suprapună între ele. Componentele sale sunt reciproc ortogonale și implică statistici de ordinul doi.

Este PCA liniar sau neliniar?

PCA este o transformare liniară ortogonală.

Aceasta transformă datele într-un nou sistem de coordonate, astfel încât cea mai semnificativă variație să se afle pe prima coordonată, a doua cea mai mare variație pe a doua coordonată și așa mai departe.

Ce este ICA neliniar?

ICA neliniară se concentrează pe capacitatea de a recupera variabilele latente care generează datele, un aspect fundamental al învățării reprezentărilor nesupravegheate.

Datele sunt completate cu variabile auxiliare, cum ar fi indicele de timp, istoricul seriei de timp sau orice altceva este disponibil.

Puteți învăța ICA neliniară prin discriminarea între datele exacte augmentate și datele cu o variabilă auxiliară aleatorie. Prin regresie logistică, cadrul poate fi implementat algoritmic.

De ce este ICA non-Gaussiană?

Un element cheie al ICA este faptul că factorii latenți sunt presupuși a fi non-Gaussieni.

ICA nu va separa doi factori gaussieni, deoarece se bazează pe abaterea de la normalitate. Date fiind două variabile gaussiene, nu există o soluție unică pentru o probabilitate comună circulară.

Care dintre ele este mai bună; ICA sau PCA?

Ambele sunt mai bune în perspectiva și utilizarea lor.

PCA este importantă pentru a găsi o reprezentare cu rang redus a datelor, iar ICA pentru a găsi subelemente independente ale datelor. În termeni simpli, PCA comprimă datele, iar ICA le separă. Deci ambele sunt utile.

Gânduri finale

ICA și PCA sunt tehnici utilizate în rezolvarea problemelor python - ambele lucrează pe principii similare, dar îndeplinesc funcții diferite.

ICA vă ajută să găsiți subelemente independente ale datelor și să le separați. În plus, ICA minimizează informația reciprocă între componentele găsite și vă oferă componente plasate independent.

Cu toate acestea, PCA comprimă datele și obține o reprezentare de rang redus cu componente ortogonale, care maximizează varianța semnalului de intrare împreună cu componentele principale.

Articole conexe

Versiunea web story a acestui articol poate fi găsită aici.