PCA VS ICA (వ్యత్యాసాన్ని తెలుసుకోండి) - అన్ని తేడాలు
విషయ సూచిక
గణితం ఒక అందమైన మరియు ఉత్తేజకరమైన శాస్త్రం, కానీ మీరు దాని అందాన్ని గ్రహించడానికి అంచెలంచెలుగా వెళ్లాలి. మీరు ఒకేసారి వెళ్లలేరు. ఈ దశల వారీ పరివర్తనను సులభతరం చేయడానికి, మీరు అనేక సూత్రాలు మరియు పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
PCA మరియు ICA అనేది ఒక నిర్దిష్ట ప్రాతిపదికన డేటా సెట్‌ను విభజించడానికి ఉపయోగించే రెండు పద్ధతులు. రెండు పద్ధతులు కొత్త వాటిని పొందడానికి ఒక సరళ మార్గంలో మూలాలను మిళితం చేస్తాయి. అవి రెండూ చాలా పోలి ఉంటాయి ఇంకా ఒకదానికొకటి చాలా భిన్నంగా ఉంటాయి.
రెండు టెక్నిక్‌ల మధ్య అత్యంత ఆచరణాత్మక వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, మీ డేటా యొక్క తగ్గిన-ర్యాంక్ ప్రాతినిధ్యాన్ని కనుగొనడానికి PCA ఉపయోగపడుతుంది. ICA, మరోవైపు, మీ డేటా యొక్క స్వతంత్ర ఉప-ఎలిమెంట్‌లను కనుగొనడం కోసం.
సాధారణంగా చెప్పాలంటే, PCA డేటాను కుదిస్తుంది మరియు ICA దానిని వేరు చేస్తుంది.
మీరు ఈ పద్ధతుల గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటే, చివరి వరకు చదవండి.
PCA మరియు ICA పద్ధతులు వివిధ పరీక్షా ప్రక్రియలలో ఉపయోగించబడతాయి.
PCA అంటే ఏమిటి?
PCA లేదా ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ అనేది పెద్ద డేటా సెట్‌లను చిన్నవిగా మార్చడం ద్వారా మరియు అవసరమైన మొత్తం సమాచారాన్ని అలాగే ఉంచడం ద్వారా వాటి కొలతలను తగ్గించడానికి ఉపయోగించే తగ్గింపు పద్ధతి.
మీరు డేటా సెట్ పరిమాణాన్ని తగ్గించినప్పుడు, మీరు ఖచ్చితత్వాన్ని త్యాగం చేస్తున్నారు, కానీ డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు అనేది సరళత కోసం ఖచ్చితత్వాన్ని త్యాగం చేయడం.
మీరు చిన్న డేటా సెట్‌లను సులభంగా అన్వేషించవచ్చు మరియు దృశ్యమానం చేయవచ్చు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు డేటాను మరింత యాక్సెస్ చేయగల మరియు వేగంగా విశ్లేషించగలవు ఎందుకంటేతక్కువ వేరియబుల్స్ ఉన్నాయి.
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, సాధ్యమైనంత ఎక్కువ సమాచారాన్ని భద్రపరుస్తూ డేటా సెట్‌లోని వేరియబుల్స్ సంఖ్యను తగ్గించడం PCA లక్ష్యం.
ICA అంటే ఏమిటి?
ఇండిపెండెంట్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ (ICA) అనేది యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్స్, కొలతలు మరియు సిగ్నల్‌ల సెట్‌ల వెనుక దాగి ఉన్న కారకాలను వెలికితీసే గణాంక సాంకేతికత.
ఇండిపెండెంట్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ (ICA) మిశ్రమ సంకేతాన్ని తీసుకుంటుంది మరియు దానిని స్వతంత్ర మూలాలుగా వేరు చేస్తుంది. మీరు దీనిని కాక్‌టెయిల్ పార్టీ సమస్య లేదా బ్లైండ్ సోర్స్ సెపరేషన్ సమస్య అని కూడా పిలవవచ్చు.
మీరు కాక్‌టెయిల్ పార్టీలో ఉన్నప్పుడు, ప్రతి ఒక్కరూ విభిన్న విషయాల గురించి మాట్లాడుతున్నారు, కానీ మీ మెదడు మరియు చెవులు ఇప్పటికీ మీరు వినాలనుకునే ఒక స్వరాన్ని గుర్తించి, గుర్తించగలుగుతాయి.
అదే విధంగా, ICA ప్రతి సిగ్నల్‌ని సిగ్నల్‌ల మిశ్రమం నుండి స్వతంత్ర సందేశంగా వేరు చేయడానికి పని చేస్తుంది.
ICA మరియు PCA మధ్య వ్యత్యాసం
PCA మరియు మధ్య తేడాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది మీ కోసం ICA.
- మీ డేటా యొక్క స్వతంత్ర ఉప-ఎలిమెంట్‌లను కనుగొనడంలో ICA మంచిది, అయితే PCA మీకు తగ్గిన-ర్యాంక్ ప్రాతినిధ్యాన్ని పొందుతుంది.
- PCA డేటాను కంప్రెస్ చేస్తుంది, అయితే ICA దానిని వేరు చేస్తుంది.
- PCAలో, భాగాలు ఆర్తోగోనల్; ICAలో, వారు ఉండకపోవచ్చు. ICAలో, మీరు స్వతంత్రంగా ఉంచబడిన భాగాల కోసం వెతుకుతున్నారు.
- PCA ఇన్‌పుట్ సిగ్నల్ మరియు ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్‌ల వ్యత్యాసాన్ని గరిష్టం చేస్తున్నప్పుడు, ICA కనుగొనబడిన భాగాల మధ్య పరస్పర సమాచారాన్ని తగ్గిస్తుంది. <9
- PCAఫీచర్‌లను చాలా ముఖ్యమైనది నుండి తక్కువ ముఖ్యమైనది వరకు ర్యాంక్ చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, ICAలో, భాగాలు తప్పనిసరిగా క్రమం చేయబడవు మరియు సమానంగా ఉంటాయి.
- PCA ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌ను నిరోధించడానికి కొలతలను తగ్గిస్తుంది, అయితే ICA మిశ్రమ-సంకేతాన్ని తీసుకుంటుంది మరియు దానిని దాని స్వతంత్ర మూలాల సంకేతాలుగా మారుస్తుంది.
- PCA వ్యత్యాసాలను గరిష్టీకరించడంపై దృష్టి పెట్టింది, అయితే ICA వైవిధ్యంపై కేంద్రీకరించబడలేదు .
PCA మరియు ICA గురించి సమగ్ర వీడియో ఇక్కడ ఉంది.
ఇది కూడ చూడు: స్వోర్డ్ VS సాబెర్ VS కట్లాస్ VS స్కిమిటార్ (పోలిక) - అన్ని తేడాలుPCA VS ICA
మీరు ICAని ఎప్పుడు ఉపయోగించగలరు?
ICA అనేది అనేక వేరియబుల్స్ యొక్క విస్తృతమైన డేటా సెట్‌ను చిన్న సంఖ్యలో స్వీయ-వ్యవస్థీకృత భాగాలుగా తగ్గించడానికి ఒక మార్గం.
డేటా సెట్‌లో అనేక వేరియబుల్స్ ఉంటాయి, కాబట్టి స్వతంత్రం కాంపోనెంట్స్ అనాలిసిస్ (ICA) వాటిని స్వీయ-వ్యవస్థీకృత ఫంక్షనల్ నెట్‌వర్క్‌లుగా అర్థం చేసుకోవడానికి చిన్న కొలతలుగా తగ్గించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మీరు భౌతికేతర సంకేతాలను విశ్లేషించడానికి ICAని ఉపయోగించవచ్చు.
దాని అప్లికేషన్లలో కొన్ని ఉన్నాయి;
- స్టాక్ మార్కెట్ ధరలను అంచనా వేయండి
- న్యూరాన్‌ల ఆప్టికల్ ఇమేజింగ్
- ఫేస్ రికగ్నిషన్
- ఖగోళ శాస్త్రం మరియు విశ్వోద్భవ శాస్త్రం
- మొబైల్ ఫోన్ కమ్యూనికేషన్‌లు
మీరు ఎప్పుడు PCAని ఉపయోగించగలరు?
PCA అనేది ఇమేజ్ కంప్రెషన్, ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ డొమైన్‌లలో ఉపయోగించబడుతుంది. డేటా దాని ముఖ్యమైన చిట్కాలను కోల్పోకుండా. మీరు దీన్ని న్యూరోసైన్స్ నుండి వివిధ రంగాలలో ఉపయోగించవచ్చుపరిమాణాత్మక ఫైనాన్స్.
దాని అప్లికేషన్లలో కొన్ని ఉన్నాయి;
- ముఖ గుర్తింపు
- ఇమేజ్ కంప్రెషన్
- స్పైక్ ట్రిగ్గర్డ్ కోవియారెన్స్ అనాలిసిస్ (న్యూరోసైన్సెస్)
- బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్
- డేటా మైనింగ్
PCA మరియు ICA టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించి న్యూరో విశ్లేషణ.
ICA భాగాలు ఆర్తోగోనల్‌గా ఉన్నాయా?
ICA భాగాలు నాన్-ఆర్తోగోనల్; డికోరిలేటింగ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మ్‌ల పరిష్కారం అధిక-ఆర్డర్ గణాంకాలను కలిగి ఉంది.
PCA భాగాలు స్వతంత్రంగా ఉన్నాయా?
PCAలోని అన్ని భాగాలు గణాంకపరంగా స్వతంత్రంగా ఉంటాయి.
PCA భాగాలు వాటి మధ్య అతివ్యాప్తి చెందుతున్న సమాచారాన్ని కలిగి లేవు. దాని భాగాలు పరస్పరం ఆర్తోగోనల్ మరియు రెండవ-ఆర్డర్ గణాంకాలను కలిగి ఉంటాయి.
PCA లీనియర్ లేదా నాన్-లీనియర్?
PCA అనేది ఆర్తోగోనల్ లీనియర్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్.
ఇది డేటాను కొత్త కోఆర్డినేట్ సిస్టమ్‌గా మారుస్తుంది, తద్వారా అత్యంత ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం మొదటి కోఆర్డినేట్‌పై ఉంటుంది, రెండవ అతిపెద్ద వైవిధ్యం రెండవ కోఆర్డినేట్‌పై, మరియు మొదలైనవి.
నాన్-లీనియర్ ICA అంటే ఏమిటి?
నాన్-లీనియర్ ICA డేటాను రూపొందించే గుప్త వేరియబుల్‌లను పునరుద్ధరించే సామర్థ్యంపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇది పర్యవేక్షించబడని ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం యొక్క ప్రాథమిక అంశం.
డేటా సహాయక వేరియబుల్స్‌తో వృద్ధి చెందుతుంది. , సమయ సూచిక, సమయ శ్రేణి చరిత్ర లేదా మరేదైనా అందుబాటులో ఉన్నాయి.
కచ్చితమైన ఆగ్మెంటెడ్ డేటా మరియు డేటా మధ్య వివక్ష చూపడం ద్వారా మీరు నాన్ లీనియర్ ICAని నేర్చుకోవచ్చుయాదృచ్ఛిక సహాయక వేరియబుల్. లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ ద్వారా, ఫ్రేమ్‌వర్క్ అల్గారిథమిక్‌గా అమలు చేయబడుతుంది.
ICA ఎందుకు నాన్-గాస్సియన్?
ICA యొక్క ముఖ్య అంశం ఏమిటంటే, గుప్త కారకాలు నాన్-గాస్సియన్‌గా భావించబడతాయి.
ICA రెండు గాస్సియన్ కారకాలను వేరు చేయదు ఎందుకంటే ఇది సాధారణత నుండి విచలనం ఆధారంగా ఉంటుంది. . రెండు గాస్సియన్ వేరియబుల్స్ ఇచ్చినట్లయితే, వృత్తాకార ఉమ్మడి సంభావ్యత కోసం ఒకే పరిష్కారం లేదు.
ఏది మంచిది; ICA లేదా PCA?
రెండూ వాటి దృక్కోణం మరియు వినియోగంలో మెరుగ్గా ఉన్నాయి.
మీ డేటా యొక్క తగ్గిన-ర్యాంక్ ప్రాతినిధ్యాన్ని కనుగొనడంలో PCA మరియు స్వతంత్ర ఉపని కనుగొనడంలో ICA ముఖ్యమైనవి. -మీ డేటా మూలకాలు. సామాన్యుల పరంగా, PCA డేటాను కంప్రెస్ చేస్తుంది మరియు ICA దానిని వేరు చేస్తుంది. కాబట్టి రెండూ ఉపయోగపడతాయి.
తుది ఆలోచనలు
ICA మరియు PCA అనేవి పైథాన్ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఉపయోగించే పద్ధతులు – రెండూ ఒకే విధమైన సూత్రాలపై పని చేస్తాయి కానీ వేర్వేరు విధులను నిర్వహిస్తాయి.
ICA మీ డేటా యొక్క స్వతంత్ర ఉప-ఎలిమెంట్‌లను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది మరియు వాటిని వేరు చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, ICA కనుగొనబడిన భాగాల మధ్య పరస్పర సమాచారాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు మీకు స్వతంత్రంగా ఉంచిన భాగాలను అందిస్తుంది.
ఇది కూడ చూడు: కైమాన్, ఎలిగేటర్ మరియు మొసలి మధ్య తేడా ఏమిటి? (వ్యత్యాసం వివరించబడింది) - అన్ని తేడాలుఅయితే, PCA డేటాను కుదిస్తుంది మరియు ఇన్‌పుట్ సిగ్నల్ యొక్క వ్యత్యాసాన్ని పెంచే ఆర్తోగోనల్ భాగాలతో మీకు తగ్గిన-ర్యాంక్ ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది. ప్రధాన భాగాలతో పాటు.
సంబంధిత కథనాలు
ఈ కథనం యొక్క వెబ్ కథన సంస్కరణను ఇక్కడ చూడవచ్చు.
