Matématika mangrupikeun élmu anu éndah sareng pikagumbiraeun, tapi anjeun kedah ngalangkungan léngkah-léngkah pikeun ngartos kaéndahanana. Anjeun teu bisa balik kabeh jalan sakaligus. Pikeun ngagampangkeun transisi léngkah-léngkah ieu, anjeun tiasa nganggo sababaraha rumus sareng metode.

PCA sareng ICA mangrupikeun dua metode anu dianggo pikeun ngabagi set data dina dasar anu khusus. Duanana téhnik ngagabungkeun sumber dina cara linier pikeun meunangkeun nu anyar. Duanana sarimbag tapi béda pisan.

Perbédaan paling praktis antara duanana téknik nyaéta PCA mangpaat pikeun manggihan répréséntasi réngking data anjeun. ICA, di sisi séjén, nyaéta pikeun manggihan sub-elemen bebas data anjeun.

Dina istilah awam, PCA ngompres data, sarta ICA misahkeunana.

Lamun hayang leuwih jéntré ngeunaan téknik ieu, baca nepi ka ahir.

Téknik PCA jeung ICA dipaké dina sagala rupa prosés tés.

Naon ari PCA?

PCA atawa Principal Component Analysis nyaéta métode réduksi anu digunakeun pikeun ngurangan diménsi kumpulan data gedé ku cara ngarobahna jadi nu leuwih leutik sarta ngajaga sakabéh informasi nu diperlukeun gembleng.

Nalika anjeun ngirangan ukuran set data, anjeun ngorbankeun akurasi, tapi pangurangan diménsi sadayana ngeunaan ngorbankeun akurasi pikeun kesederhanaan.

Anjeun tiasa ngajalajah sareng ngabayangkeun set data anu langkung alit langkung gampil, sareng algoritma pembelajaran mesin tiasa nganalisis data langkung gampang diaksés sareng langkung gancang sababaya leuwih saeutik variabel.

Pikeun nyimpulkeun, PCA boga tujuan pikeun ngurangan jumlah variabel dina susunan data bari preserving saloba mungkin informasi.

Naon ICA?

Analisis Komponén Independen (ICA) nyaéta téknik statistik anu ngungkabkeun faktor-faktor anu disumputkeun di balik set variabel acak, pangukuran, sareng sinyal.

Analisis Komponén Independen (ICA) nyokot sinyal campuran sarta misahkeun kana sumber bebas. Anjeun oge bisa nelepon deui masalah pihak cocktail atawa masalah separation sumber buta.

Nalika anjeun dina pesta koktail, unggal jalma ngobrolkeun hal-hal anu béda-béda, tapi otak sareng ceuli anjeun masih tiasa mendakan sareng ngaidentipikasi hiji sora anu anjeun hoyong dangukeun.

Kitu oge, ICA jalanna pikeun misahkeun unggal sinyal tina campuran sinyal jadi hiji talatah bebas.

Beda Antara ICA Jeung PCA

Ieu daptar bédana antara PCA jeung PCA. ICA pikeun anjeun.

• ICA hadé pikeun manggihan sub-elemen bebas data anjeun, sedengkeun PCA méré Anjeun répréséntasi rengking-réduksi.
• PCA ngompres data, sedengkeun ICA misahkeunana.
• Dina PCA, komponenana ortogonal; di ICA, aranjeunna bisa jadi teu. Dina ICA, anjeun milarian komponén anu disimpen sacara mandiri.
• Nalika PCA ngamaksimalkeun variansi sinyal input sareng komponen utama, ICA ngaminimalkeun inpormasi silih antara komponén anu kapanggih.
• PCArarangken fitur tina paling signifikan nepi ka sahenteuna signifikan. Tapi, dina ICA, komponén-komponén dina dasarna henteu teratur jeung sarua.
• PCA ngurangan diménsi pikeun nyegah overfitting, sedengkeun ICA nyokot sinyal-campuran jeung ngarobahna jadi sinyal sumber bebas.
• PCA museur kana ngamaksimalkeun varians, sedengkeun ICA henteu museur kana varian .

Ieu vidéo komprehensif ngeunaan PCA jeung ICA.

PCA VS ICA

Iraha Anjeun Bisa Ngagunakeun ICA?

ICA nyaéta cara pikeun ngurangan set data éksténsif tina loba variabel jadi jumlah leutik komponén timer diatur.

Himpunan data diwangun ku loba variabel, jadi Independent Analisis Komponen (ICA) dianggo pikeun ngirangan kana dimensi anu langkung alit pikeun dihartoskeun salaku jaringan fungsional anu diatur sorangan. Anjeun tiasa nganggo ICA pikeun nganalisis sinyal non-fisik.

Sababaraha aplikasina diantarana;

• Ngaramalkeun harga pasar saham
• Pencitraan optik neuron
• Pangenalan raray
• Astronomi jeung kosmologi
• Komunikasi telepon sélulér

Iraha Anjeun Bisa Ngagunakeun PCA?

PCA nyaéta téknik pangurangan diménsi anu digunakeun dina komprési gambar, pangenal raray, sareng domain visi komputer.

Ieu salah sahiji algoritma anu paling kritis anu dianggo pikeun ngirangan dimensi naon waé. data tanpa kaleungitan tidbits penting na. Anjeun tiasa dianggo dina sagala rupa widang mimitian ti neurosains kakeuangan kuantitatif.

Sababaraha aplikasina diantarana;

• Pangenalan raray
• Kompresi gambar
• Analisis kovarian anu dipicu Spike (Neurosciences)
• Bioinformatics
• Data mining

Analisis Neuro ngagunakeun téknik PCA jeung ICA.

Naha Komponén ICA Ortogonal?

Komponén ICA henteu ortogonal; transforms decorrelated anu solusina boga statistik urutan luhur.

Naha Komponén PCA Independen?

Sadaya komponén PCA sacara statistik mandiri.

Komponén PCA teu gaduh inpormasi anu tumpang tindih diantarana. Komponénna saling ortogonal sareng kalebet statistik urutan kadua.

Naha PCA Linier atanapi Non-Linear?

PCA mangrupa transformasi linier ortogonal.

Ngarobah data jadi sistem koordinat anyar ku kituna varians paling signifikan aya dina koordinat kahiji, varian pangbadagna kadua. dina koordinat kadua, jeung saterusna.

Naon Dupi Non-Linear ICA?

ICA Non-Linear museurkeun kana kamampuhan pikeun meunangkeun deui variabel laten anu ngahasilkeun data, aspék dasar tina pembelajaran representasi anu teu diawasi.

Data ditambahan ku variabel bantu. , sapertos indéks waktos, sajarah séri waktos, atanapi naon waé anu sayogi.

Anjeun tiasa diajar ICA nonlinier ku cara ngabedakeun antara data augmented akurat sareng data sarengvariabel bantu acak. Ngaliwatan régrési logistik, kerangka tiasa dilaksanakeun sacara algoritmik.

Naha ICA Non-Gaussian?

Alemén konci ICA nyaéta yén faktor laten dianggap non-Gaussian.

ICA moal misahkeun dua faktor Gaussian sabab dumasar kana simpangan tina normalitas. . Dibikeun dua variabel Gaussian, teu aya solusi tunggal pikeun probabiliti gabungan sirkular.

Mana nu hadé; ICA atanapi PCA?

Duaanana leuwih hadé dina sudut pandang jeung pamakéanana.

PCA penting pisan pikeun manggihan répréséntasi réngking data anjeun, sarta ICA pikeun manggihan sub-sub mandiri. -elemen data anjeun. Dina istilah awam urang, PCA compresses data, sarta ICA misahkeun eta. Janten duanana mangpaat.

Pikiran Akhir

ICA sareng PCA mangrupikeun téknik anu dianggo dina ngarengsekeun masalah python - duanana dianggo dina prinsip anu sami tapi ngalaksanakeun fungsi anu béda.

ICA mantuan manggihan sub-elemen bebas data anjeun sarta misahkeunana. Leuwih ti éta, ICA ngaminimalkeun informasi silih antara komponén nu kapanggih sarta méré Anjeun komponén disimpen sacara mandiri.

Nanging, PCA ngompres data tur meunangkeun Anjeun répréséntasi réngking-rank jeung komponén ortogonal, nu maximizes variansi sinyal input. babarengan jeung komponén utama.

Artikel Patali

Vérsi carita wéb tina artikel ieu tiasa dipendakan di dieu.