Математика је лепа и узбудљива наука, али морате да идете корак по корак да бисте схватили њену лепоту. Не можете ићи до краја одједном. Да бисте олакшали ову транзицију корак по корак, можете користити неколико формула и метода.

ПЦА и ИЦА су две такве методе које се користе за поделу скупа података на одређеној основи. Обе технике комбинују изворе на линеаран начин да би добили нове. Обе су прилично сличне, али се веома разликују једна од друге.

Најпрактичнија разлика између обе технике је у томе што је ПЦА користан за проналажење репрезентације ваших података смањеног ранга. ИЦА, с друге стране, служи за проналажење независних поделемената ваших података.

Лаички речено, ПЦА компресује податке, а ИЦА их раздваја.

Ако желите да сазнате више о овим техникама, прочитајте до краја.

ПЦА и ИЦА технике се користе у различитим процесима тестирања.

Шта је ПЦА?

ПЦА или анализа главних компоненти је метода смањења која се користи за смањење димензија великих скупова података тако што се мењају у мање и задржавају све потребне информације нетакнуте.

Када смањите величину скупа података, жртвујете тачност, али смањење димензионалности се односи на жртвовање тачности ради једноставности.

Можете лакше да истражујете и визуелизујете мање скупове података, а алгоритми машинског учења могу да анализирају податке приступачније и брже јерима мање варијабли.

Да резимирамо, ПЦА има за циљ да смањи број варијабли у скупу података уз очување што је могуће више информација.

Шта је ИЦА?

Анализа независних компоненти (ИЦА) је статистичка техника која открива скривене факторе иза скупова случајних варијабли, мерења и сигнала.

Анализа независних компоненти (ИЦА) узима мешовити сигнал и раздваја га у независне изворе. Такође можете то назвати проблемом коктел забаве или проблемом слепог одвајања извора.

Када сте на коктелу, сви причају о различитим стварима, али ваш мозак и уши и даље успевају да лоцирају и идентификују један глас који желите да чујете.

Слично, ИЦА ради на раздвајању сваког сигнала из мешавине сигнала у независну поруку.

Разлика између ИЦА и ПЦА

Ево листе разлика између ПЦА и ПЦА ИЦА за вас.

• ИЦА је добра за проналажење независних поделемената ваших података, док вам ПЦА обезбеђује репрезентацију смањеног ранга.
• ПЦА компресује податке, док их ИЦА раздваја.
• У ПЦА, компоненте су ортогоналне; у ИЦА, можда и нису. У ИЦА, тражите независно постављене компоненте.
• Док ПЦА максимизира варијансу улазног сигнала и главних компоненти, ИЦА минимизира међусобне информације међу пронађеним компонентама.
• ПЦАрангира карактеристике од најзначајнијих до најмање значајних. Међутим, у ИЦА, компоненте су у суштини неуређене и једнаке.
• ПЦА смањује димензије да би спречио преоптерећење, док ИЦА узима мешовити сигнал и претвара га у сигнале својих независних извора.
• ПЦА је фокусиран на максимизирање варијанси, док ИЦА није концентрисан на варијансу .

Овде је свеобухватан видео о ПЦА и ИЦА.

ПЦА ВС ИЦА

Када можете да користите ИЦА?

ИЦА је начин да се обимни скуп података од многих варијабли сведе на мањи број самоорганизованих компоненти.

Скуп података се састоји од много варијабли, тако да је независно Анализа компоненти (ИЦА) се користи да их сведе на мање димензије да би се разумеле као самоорганизоване функционалне мреже. Можете користити ИЦА за анализу нефизичких сигнала.

Неколико од његових примена укључује;

• Предвиђање цена на берзи
• Оптичко снимање неурона
• Препознавање лица
• Астрономија и космологија
• Комуникација путем мобилног телефона

Када можете да користите ПЦА?

ПЦА је техника смањења димензија која се користи у доменима компресије слике, препознавања лица и компјутерског вида.

То је један од најкритичнијих алгоритама који се користе за смањење димензионалности свих податке без губљења битних ситница. Можете га користити у различитим областима, од неуронаука доквантитативне финансије.

Неке од његових примена укључују;

• Препознавање лица
• Компресију слике
• Спајк покренуту коваријансну анализу (неуронауке)
• Биоинформатика
• Извлачење података

Неуро анализа коришћењем ПЦА и ИЦА техника.

Да ли су ИЦА компоненте ортогоналне?

ИЦА компоненте су неортогоналне; декорелирајуће трансформације чије решење има статистику вишег реда.

Да ли су ПЦА компоненте независне?

Све компоненте ПЦА су статистички независне.

ПЦА компоненте немају никакве информације о преклапању између себе. Његове компоненте су међусобно ортогоналне и укључују статистику другог реда.

Да ли је ПЦА линеаран или нелинеаран?

ПЦА је ортогонална линеарна трансформација.

Она трансформише податке у нови координатни систем тако да најзначајнија варијанса лежи на првој координати, другој највећој варијанси на другој координати, и тако даље.

Шта је нелинеарна ИЦА?

Нелинеарни ИЦА се фокусира на могућност повратка латентних варијабли које генеришу податке, што је фундаментални аспект ненадгледаног учења о представљању.

Подаци су допуњени помоћним варијаблама , као што је временски индекс, историја временске серије или било шта друго доступно.

Можете научити нелинеарни ИЦА тако што ћете разликовати тачне проширене податке и податке помоћурандомизована помоћна варијабла. Кроз логистичку регресију, оквир се може имплементирати алгоритамски.

Зашто је ИЦА не-Гаусов?

Кључни елемент ИЦА је да се претпоставља да латентни фактори нису Гаусови.

ИЦА неће одвојити два Гаусова фактора јер се заснива на одступању од нормалности . С обзиром на две Гаусове варијабле, не постоји јединствено решење за вероватноћу кружног зглоба.

Које је боље; ИЦА или ПЦА?

Оба су боља у својој перспективи и употреби.

ПЦА је значајна за проналажење ниже рангиране репрезентације ваших података, а ИЦА за проналажење независних суб -елементе ваших података. Лаички речено, ПЦА компресује податке, а ИЦА их раздваја. Дакле, оба су корисна.

Завршне мисли

ИЦА и ПЦА су технике које се користе у решавању Питхон проблема – обе раде на сличним принципима, али обављају различите функције.

ИЦА помаже у проналажењу независних поделемената ваших података и раздваја их. Штавише, ИЦА минимизира међусобне информације међу пронађеним компонентама и даје вам независно постављене компоненте.

Међутим, ПЦА компресује податке и даје вам репрезентацију смањеног ранга са ортогоналним компонентама, што максимизира варијансу улазног сигнала заједно са главним компонентама.

Повезани чланци

Верзија веб приче овог чланка се може наћи овде.