Hesabu ni sayansi nzuri na ya kusisimua, lakini unapaswa kwenda hatua kwa hatua ili kufahamu uzuri wake. Huwezi kwenda njia yote mara moja. Ili kurahisisha mpito huu wa hatua kwa hatua, unaweza kutumia kanuni na mbinu kadhaa.

PCA na ICA ni mbinu mbili zinazotumika kugawanya seti ya data kwa misingi mahususi. Mbinu zote mbili huchanganya vyanzo kwa njia ya mstari ili kupata mpya. Zote zinafanana lakini zina tofauti sana.

Tofauti ya kiutendaji zaidi kati ya mbinu zote mbili ni kwamba PCA ni muhimu katika kutafuta uwakilishi uliopunguzwa wa data yako. ICA, kwa upande mwingine, ni kwa ajili ya kutafuta vipengele vidogo huru vya data yako.

Kwa maneno ya watu wa kawaida, PCA hubana data, na ICA huitenganisha.

Ikiwa ungependa kujua zaidi kuhusu mbinu hizi, soma hadi mwisho.

mbinu za PCA na ICA hutumika katika michakato mbalimbali ya majaribio.

PCA ni nini?

PCA au Uchambuzi wa Kipengele Kikuu ni njia ya kupunguza inayotumiwa kupunguza vipimo vya seti kubwa za data kwa kuzibadilisha kuwa ndogo na kuhifadhi taarifa zote muhimu.

Unapopunguza saizi ya seti ya data, unapoteza usahihi, lakini upunguzaji wa vipimo ni kuhusu kuacha usahihi kwa ajili ya kurahisisha.

Unaweza kuchunguza na kuibua seti ndogo za data kwa urahisi zaidi, na algoriti za kujifunza kwa mashine zinaweza kuchanganua data kwa urahisi zaidi na kwa haraka zaidi kwa sababukuna vigeu vichache.

Kwa muhtasari, PCA inalenga kupunguza idadi ya vigeu katika seti ya data huku ikihifadhi taarifa nyingi iwezekanavyo.

ICA Ni Nini?

Uchanganuzi Huru wa Kipengele (ICA) ni mbinu ya takwimu inayofichua mambo yaliyofichwa nyuma ya seti za vigeuzo nasibu, vipimo na mawimbi.

Uchambuzi wa Kipengele Huru (ICA) huchukua ishara mchanganyiko na kuitenganisha katika vyanzo huru. Unaweza pia kuiita shida ya karamu au shida ya kutenganisha chanzo kipofu.

Unapokuwa kwenye karamu ya chakula, kila mtu anazungumza kuhusu mambo tofauti, lakini ubongo na masikio yako bado yanaweza kupata na kutambua sauti moja unayotaka kusikia.

Vile vile, ICA hufanya kazi ya kutenganisha kila mawimbi kutoka kwa mchanganyiko wa mawimbi hadi ujumbe huru.

Tofauti Kati ya ICA na PCA

Hii hapa ni orodha ya tofauti kati ya PCA na ICA kwa ajili yako.

• ICA ni nzuri kwa kutafuta vipengele vidogo vinavyojitegemea vya data yako, huku PCA inakuletea uwakilishi mdogo wa cheo.
• PCA hubana data, ilhali ICA huitenganisha.
• Katika PCA, vijenzi ni vya orthogonal; katika ICA, wanaweza wasiwe. Katika ICA, unatafuta vipengele vilivyowekwa kwa kujitegemea.
• Wakati PCA huongeza tofauti ya mawimbi ya ingizo na vijenzi kuu, ICA inapunguza taarifa kati ya vipengele vilivyopatikana.
• PCAinaorodhesha vipengele kutoka muhimu zaidi hadi muhimu zaidi. Hata hivyo, katika ICA, vipengele kimsingi havijapangwa na ni sawa.
• PCA inapunguza vipimo ili kuzuia kufifia kupita kiasi, huku ICA inachukua mawimbi mchanganyiko na kuigeuza kuwa mawimbi yake ya vyanzo huru.
• PCA inalenga katika kuongeza tofauti, ilhali ICA haijazingatia tofauti .

Hii hapa ni video ya kina kuhusu PCA na ICA.

PCA VS ICA

Je, Unaweza Kutumia ICA Lini?

ICA ni njia ya kupunguza seti kubwa ya data ya anuwai nyingi hadi nambari ndogo za vipengee vilivyojipanga.

Seti ya data ina anuwai nyingi, kwa hivyo Independent. Uchanganuzi wa Vipengee (ICA) hutumika kuzipunguza katika vipimo vidogo ili kueleweka kama mitandao ya utendaji iliyojipanga yenyewe. Unaweza kutumia ICA kuchanganua ishara zisizo za kimwili.

Matumizi machache yake ni pamoja na;

• Bashiri bei za soko la hisa
• Upigaji picha wa niuroni
• Utambuzi wa uso 9>
• Astronomia na Kosmolojia
• Mawasiliano ya simu ya mkononi

Je, Unaweza Kutumia PCA Lini?

PCA ni mbinu ya kupunguza vipimo inayotumika katika mgandamizo wa picha, utambuzi wa uso na vikoa vya kuona vya kompyuta.

Ni mojawapo ya kanuni muhimu zaidi zinazotumika kupunguza vipimo vya aina yoyote. data bila kupoteza habari zake muhimu. Unaweza kuitumia katika nyanja mbalimbali kuanzia sayansi ya neva hadifedha za kiasi.

Baadhi ya programu zake ni pamoja na;

• Utambuaji wa uso
• Mfinyazo wa picha
• Uchanganuzi wa ubinafsi ulioanzishwa na Spike (Neuroscience)
• Bioinformatics
• Uchimbaji data

Uchanganuzi wa Neuro kwa kutumia mbinu za PCA na ICA.

Je, ICA Components Orthogonal?

Vipengee vya ICA sio vya orthogonal; upambaji hubadilisha ambao suluhisho lake lina takwimu za mpangilio wa juu.

Je, Vipengele vya PCA Vinajitegemea?

Vipengele vyote vya PCA vinajitegemea kitakwimu.

Vipengee vya PCA havina maelezo yoyote yanayopishana kati yake. Vipengele vyake ni sawa na vinahusisha takwimu za utaratibu wa pili.

Je, PCA ni Linear au Isiyo na Mstari?

PCA ni badiliko la mstari wa othogonal.

Hubadilisha data kuwa mfumo mpya wa kuratibu ili tofauti kubwa zaidi iwe kwenye kiratibu cha kwanza, tofauti kubwa ya pili. kwenye uratibu wa pili, na kadhalika.

ICA isiyo ya mstari ni nini?

ICA isiyo ya laini inaangazia uwezo wa kurejesha vigeu vilivyofichika vinavyozalisha data, kipengele cha msingi cha mafunzo ya uwakilishi yasiyosimamiwa.

Data huongezwa kwa viambajengo saidizi. , kama faharasa ya saa, historia ya mfululizo wa saa, au chochote kingine kinachopatikana.

Unaweza kujifunza ICA isiyo ya mstari kwa kubagua kati ya data sahihi iliyoongezwa na data ukitumiakigeu kisaidizi kisicho na mpangilio. Kupitia urejeshaji wa uratibu, mfumo unaweza kutekelezwa kwa utaratibu.

Kwa Nini ICA Isiyo ya Gaussian?

Kipengele muhimu cha ICA ni kwamba vipengele fiche vinachukuliwa kuwa visivyo vya Gaussian.

ICA haitatenganisha vipengele viwili vya Gaussian kwa kuwa ni msingi wa kupotoka kutoka kwa kawaida. . Kwa kuzingatia vigezo viwili vya Gaussian, hakuna suluhu moja kwa uwezekano wa kiungo cha mviringo.

Ni ipi iliyo bora zaidi; ICA au PCA?

Zote mbili ni bora zaidi katika mtazamo na matumizi yao.

PCA ni muhimu katika kutafuta uwakilishi mdogo wa data yako, na ICA kwa ajili ya kutafuta ndogo huru. -vipengele vya data yako. Kwa maneno ya watu wa kawaida, PCA inabana data, na ICA huitenganisha. Kwa hivyo zote mbili ni muhimu.

Mawazo ya Mwisho

ICA na PCA ni mbinu zinazotumiwa katika kutatua matatizo ya chatu - zote zinafanya kazi kwa kanuni zinazofanana lakini hufanya kazi tofauti.

ICA husaidia katika kutafuta vipengele vidogo vidogo vya data yako na kuvitenganisha. Zaidi ya hayo, ICA hupunguza taarifa za pande zote kati ya vipengele vinavyopatikana na kukupa vipengele vilivyowekwa kwa kujitegemea.

Hata hivyo, PCA hubana data na kukuletea uwakilishi wa kiwango kilichopunguzwa na vipengele vya orthogonal, ambayo huongeza tofauti ya mawimbi ya ingizo. pamoja na vipengele kuu.

Makala Husika

Toleo la hadithi ya wavuti la makala haya linaweza kupatikana hapa.