Matematika është një shkencë e bukur dhe emocionuese, por duhet të ecësh hap pas hapi për të kuptuar bukurinë e saj. Nuk mund të shkosh deri në fund. Për të lehtësuar këtë tranzicion hap pas hapi, mund të përdorni disa formula dhe metoda.

PCA dhe ICA janë dy metoda të tilla që përdoren për të ndarë një grup të dhënash mbi një bazë specifike. Të dyja teknikat kombinojnë burimet në një mënyrë lineare për të marrë të reja. Ato të dyja janë goxha të ngjashme, por shumë të ndryshme nga njëra-tjetra.

Dallimi më praktik midis të dyja teknikave është se PCA është e dobishme për të gjetur një përfaqësim të reduktuar të të dhënave tuaja. ICA, nga ana tjetër, është për gjetjen e nën-elementeve të pavarura të të dhënave tuaja.

Në terma të thjeshtë, PCA ngjesh të dhënat dhe ICA i ndan ato.

Nëse doni të mësoni më shumë rreth këtyre teknikave, lexoni deri në fund.

Teknikat PCA dhe ICA përdoren në procese të ndryshme testimi.

Çfarë është PCA?

PCA ose Analiza e Komponentit Kryesor është një metodë reduktimi e përdorur për të reduktuar dimensionet e grupeve të mëdha të të dhënave duke i ndryshuar ato në më të vogla dhe duke mbajtur të paprekur të gjithë informacionin e nevojshëm.

Kur zvogëlon madhësinë e një grupi të dhënash, po sakrifikon saktësinë, por reduktimi i dimensionalitetit ka të bëjë vetëm me sakrifikimin e saktësisë për thjeshtësi.

Mund të eksploroni dhe vizualizoni grupe më të vogla të dhënash më lehtë, dhe algoritmet e mësimit të makinerive mund t'i analizojnë të dhënat më të arritshme dhe më të shpejtë sepseka më pak variabla.

Për ta përmbledhur, PCA synon të zvogëlojë numrin e variablave në një grup të dhënash duke ruajtur sa më shumë informacion që të jetë e mundur.

Çfarë është ICA?

Analiza e komponentëve të pavarur (ICA) është një teknikë statistikore që zbulon faktorët e fshehur pas grupeve të variablave, matjeve dhe sinjaleve të rastësishme.

Analiza e komponentëve të pavarur (ICA) merr një sinjal të përzier dhe e ndan atë në burime të pavarura. Mund ta quani gjithashtu një problem koktejli ose problem ndarjeje nga burimi i verbër.

Kur jeni në një koktej, të gjithë po flasin për gjëra të ndryshme, por truri dhe veshët tuaj ende arrijnë të gjejnë dhe identifikojnë një zë të vetëm që dëshironi të dëgjoni.

Në mënyrë të ngjashme, ICA punon për të ndarë çdo sinjal nga një përzierje sinjalesh në një mesazh të pavarur.

Dallimi ndërmjet ICA dhe PCA

Këtu është një listë e dallimeve midis PCA dhe ICA për ju.

• ICA është e mirë për të gjetur nën-elemente të pavarura të të dhënave tuaja, ndërsa PCA ju ofron një përfaqësim me gradë të reduktuar.
• PCA kompreson të dhënat, ndërsa ICA i ndan ato.
• Në PCA, komponentët janë ortogonalë; në ICA, ato mund të mos jenë. Në ICA, ju jeni duke kërkuar për komponentë të vendosur në mënyrë të pavarur.
• Ndërsa PCA maksimizon variancën e sinjalit të hyrjes dhe komponentëve kryesorë, ICA minimizon informacionin e ndërsjellë midis komponentëve të gjetur.
• PCArendit tiparet nga më të rëndësishmet në më pak të rëndësishmet. Megjithatë, në ICA, komponentët janë në thelb të parregulluar dhe të barabartë.
• PCA zvogëlon dimensionet për të parandaluar mbivendosjen, ndërsa ICA merr sinjalin e përzier dhe e kthen atë në sinjalet e burimeve të saj të pavarura.
• PCA është e fokusuar në maksimizimin e variancave, ndërsa ICA nuk është e përqendruar në variancë .

Këtu është një video gjithëpërfshirëse rreth PCA dhe ICA.

PCA VS ICA

Kur mund të përdorni ICA?

ICA është një mënyrë për të reduktuar një grup të gjerë të dhënash të shumë variablave në një numër më të vogël komponentësh të vetëorganizuar.

Një grup të dhënash përbëhet nga shumë variabla, kështu që i pavarur Analiza e komponentëve (ICA) përdoret për t'i reduktuar në dimensione më të vogla për t'u kuptuar si rrjete funksionale të vetëorganizuara. Ju mund të përdorni ICA për të analizuar sinjalet jo-fizike.

Pak nga aplikimet e tij përfshijnë;

• Parashikimi i çmimeve të tregut të aksioneve
• Imazhi optik i neuroneve
• Njohja e fytyrës
• Astronomia dhe kozmologjia
• Komunikimet me telefon celular

Kur mund të përdorni PCA?

PCA është një teknikë e zvogëlimit të dimensioneve që përdoret në kompresimin e imazhit, njohjen e fytyrës dhe domenet e shikimit kompjuterik.

Është një nga algoritmet më kritike të përdorura për reduktimin e dimensioneve të çdo të dhënat pa humbur të dhënat e tyre thelbësore. Mund ta përdorni në fusha të ndryshme duke filluar nga neuroshkencat deri tefinanca sasiore.

Disa nga aplikimet e tij përfshijnë;

• Njohja e fytyrës
• Ngjeshja e imazhit
• Analiza e kovariancës e shkaktuar nga spike (Neuroshkenca)
• Bioinformatics
• Data mining

Analiza e neuroneve duke përdorur teknikat PCA dhe ICA.

A janë komponentët e ICA-së ortogonale?

Përbërësit e ICA janë jo-ortogonalë; transformimet e ndërlidhura, zgjidhja e të cilave ka statistika të rendit më të lartë.

A janë komponentët PCA të pavarura?

Të gjithë përbërësit e PCA janë statistikisht të pavarur.

Përbërësit e PCA nuk kanë asnjë informacion të mbivendosur midis tyre. Komponentët e tij janë reciprokisht ortogonalë dhe përfshijnë statistika të rendit të dytë.

A është PCA lineare apo jolineare?

PCA është një transformim linear ortogonal.

Ai i transformon të dhënat në një sistem të ri koordinativ në mënyrë që varianca më e rëndësishme të jetë në koordinatën e parë, variancën e dytë më të madhe. në koordinatën e dytë, e kështu me radhë.

Çfarë është ICA jo-lineare?

ICA jo-lineare fokusohet në aftësinë për të rikuperuar variablat latente që gjenerojnë të dhënat, një aspekt themelor i të mësuarit të përfaqësimit të pambikëqyrur.

Të dhënat shtohen me variabla ndihmëse , si indeksi i kohës, historia e serive kohore ose çfarëdo tjetër që disponohet.

Mund të mësoni ICA jolineare duke bërë dallimin midis të dhënave të sakta të shtuara dhe të dhënave me njëndryshore ndihmëse e rastësishme. Nëpërmjet regresionit logjistik, korniza mund të zbatohet në mënyrë algoritmike.

Pse ICA është Jo-Gaussian?

Një element kyç i ICA është se faktorët latent supozohen të jenë jo-gausian.

ICA nuk do të ndajë dy faktorë Gaussian pasi bazohet në devijimin nga normaliteti . Duke pasur parasysh dy ndryshore Gaussian, nuk ka asnjë zgjidhje të vetme për një probabilitet të përbashkët rrethor.

Cila është më e mirë; ICA apo PCA?

Të dyja janë më të mira në këndvështrimin dhe përdorimin e tyre.

PCA është e rëndësishme për gjetjen e një përfaqësimi të reduktuar të të dhënave tuaja dhe ICA për gjetjen e nëns të pavarur -elementet e të dhënave tuaja. Në terma laik, PCA kompreson të dhënat dhe ICA i ndan ato. Pra, të dyja janë të dobishme.

Mendimet përfundimtare

ICA dhe PCA janë teknika të përdorura në zgjidhjen e problemeve të python - të dyja punojnë në parime të ngjashme, por kryejnë funksione të ndryshme.

ICA ndihmon në gjetjen e nën-elementeve të pavarura të të dhënave tuaja dhe i ndan ato. Për më tepër, ICA minimizon informacionin e ndërsjellë midis komponentëve të gjetur dhe ju jep komponentë të vendosur në mënyrë të pavarur.

Megjithatë, PCA kompreson të dhënat dhe ju jep një paraqitje të reduktuar me komponentë ortogonalë, gjë që maksimizon variancën e sinjalit të hyrjes së bashku me komponentët kryesorë.

Artikuj të ngjashëm

Versioni i historisë së internetit të këtij artikulli mund të gjendet këtu.