Matematik güzel ve heyecan verici bir bilimdir, ancak güzelliğini kavramak için adım adım ilerlemeniz gerekir. Tüm yolu bir kerede gidemezsiniz. Bu adım adım geçişi kolaylaştırmak için çeşitli formüller ve yöntemler kullanabilirsiniz.

PCA ve ICA, bir veri setini belirli bir temele göre bölmek için kullanılan bu tür iki yöntemdir. Her iki teknik de kaynakları yeni kaynaklar elde etmek için doğrusal bir şekilde birleştirir. Her ikisi de oldukça benzer ancak birbirlerinden çok farklıdır.

Her iki teknik arasındaki en pratik fark, PCA'nın verilerinizin azaltılmış sıralı bir temsilini bulmak için yararlı olmasıdır. Öte yandan ICA, verilerinizin bağımsız alt öğelerini bulmak içindir.

Daha basit bir ifadeyle, PCA verileri sıkıştırır ve ICA verileri ayırır.

Bu teknikler hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, sonuna kadar okuyun.

PCA ve ICA teknikleri çeşitli test süreçlerinde kullanılmaktadır.

PCA nedir?

PCA veya Temel Bileşen Analizi, büyük veri setlerinin boyutlarını daha küçük boyutlara dönüştürerek ve gerekli tüm bilgileri olduğu gibi koruyarak azaltmak için kullanılan bir indirgeme yöntemidir.

Bir veri setinin boyutunu küçülttüğünüzde doğruluktan ödün vermiş olursunuz, ancak boyut indirgeme tamamen basitlik için doğruluktan ödün vermekle ilgilidir.

Daha küçük veri setlerini daha kolay keşfedebilir ve görselleştirebilirsiniz ve makine öğrenimi algoritmaları verileri daha erişilebilir ve daha hızlı analiz edebilir çünkü daha az değişken vardır.

Özetlemek gerekirse PCA, mümkün olduğunca fazla bilgiyi korurken bir veri setindeki değişken sayısını azaltmayı amaçlar.

ICA Nedir?

Bağımsız Bileşen Analizi (ICA), rastgele değişkenler, ölçümler ve sinyal kümelerinin arkasındaki gizli faktörleri ortaya çıkaran istatistiksel bir tekniktir.

Bağımsız Bileşen Analizi (ICA) karışık bir sinyali alır ve bağımsız kaynaklara ayırır. Buna kokteyl partisi problemi veya kör kaynak ayırma problemi de diyebilirsiniz.

Bir kokteyl partisindeyken herkes farklı şeylerden bahseder ama beyniniz ve kulaklarınız yine de duymak istediğiniz tek bir sesi bulmayı ve tanımlamayı başarır.

Benzer şekilde ICA, her sinyali bir sinyal karışımından bağımsız bir mesaja ayırmak için çalışır.

ICA ve PCA Arasındaki Fark

İşte sizin için PCA ve ICA arasındaki farkların bir listesi.

• ICA, verilerinizin bağımsız alt öğelerini bulmak için iyiyken, PCA size azaltılmış sıralı bir temsil sağlar.
• PCA verileri sıkıştırırken, ICA verileri ayırır.
• PCA'da bileşenler ortogonaldir; ICA'da ise olmayabilir. ICA'da bağımsız olarak yerleştirilmiş bileşenler ararsınız.
• PCA giriş sinyalinin ve temel bileşenlerin varyansını maksimize ederken, ICA bulunan bileşenler arasındaki karşılıklı bilgiyi minimize eder.
• PCA, özellikleri en önemliden en az önemliye doğru sıralar. Ancak ICA'da bileşenler esasen sırasız ve eşittir.
• PCA aşırı uyumu önlemek için boyutları azaltırken, ICA karışık sinyali alır ve bağımsız kaynak sinyallerine dönüştürür.
• PCA varyansları maksimize etmeye odaklanırken, ICA varyansa odaklanmaz .

İşte PCA ve ICA hakkında kapsamlı bir video.

PCA VS ICA

ICA'yı Ne Zaman Kullanabilirsiniz?

ICA, çok sayıda değişkenden oluşan kapsamlı bir veri setini daha az sayıda kendi kendini organize eden bileşenlere indirgemenin bir yoludur.

Bir veri seti birçok değişkenden oluşur, bu nedenle Bağımsız Bileşenler Analizi (ICA), kendi kendini organize eden işlevsel ağlar olarak anlaşılmak üzere bunları daha küçük boyutlara indirgemek için kullanılır. ICA'yı fiziksel olmayan sinyalleri analiz etmek için kullanabilirsiniz.

Uygulamalarından birkaçı şunlardır;

• Borsa fiyatlarını tahmin edin
• Nöronların optik görüntülenmesi
• Yüz tanıma
• Astronomi ve kozmoloji
• Cep telefonu iletişimi

PCA'yı Ne Zaman Kullanabilirsiniz?

PCA, görüntü sıkıştırma, yüz tanıma ve bilgisayarla görme alanlarında kullanılan bir boyut azaltma tekniğidir.

Herhangi bir verinin temel parçalarını kaybetmeden boyutsallığını azaltmak için kullanılan en kritik algoritmalardan biridir. Sinir bilimlerinden kantitatif finansa kadar çeşitli alanlarda kullanabilirsiniz.

Bazı uygulamaları şunlardır;

• Yüz tanıma
• Görüntü sıkıştırma
• Spike tetiklemeli kovaryans analizi (Sinirbilimler)
• Biyoinformatik
• Veri madenciliği

PCA ve ICA teknikleri kullanılarak nöro analiz.

ICA Bileşenleri Ortogonal mi?

ICA bileşenleri ortogonal değildir; çözümü daha yüksek dereceli istatistiklere sahip olan süsleyici dönüşümlerdir.

PCA Bileşenleri Bağımsız mı?

PCA'nın tüm bileşenleri istatistiksel olarak bağımsızdır.

PCA bileşenleri arasında herhangi bir örtüşen bilgi yoktur. Bileşenleri karşılıklı olarak ortogonaldir ve ikinci dereceden istatistikler içerir.

PCA Doğrusal mı Yoksa Doğrusal Olmayan mı?

PCA ortogonal bir doğrusal dönüşümdür.

Verileri yeni bir koordinat sistemine dönüştürür, böylece en önemli varyans birinci koordinatta, ikinci en büyük varyans ikinci koordinatta yer alır ve bu böyle devam eder.

Doğrusal Olmayan ICA Nedir?

Doğrusal Olmayan ICA, denetimsiz temsil öğrenmenin temel bir yönü olan verileri oluşturan gizli değişkenleri kurtarma becerisine odaklanır.

Veriler, zaman endeksi, zaman serisinin geçmişi veya mevcut olan diğer her şey gibi yardımcı değişkenlerle zenginleştirilir.

Doğru artırılmış veriler ile rastgele bir yardımcı değişkene sahip veriler arasında ayrım yaparak doğrusal olmayan ICA'yı öğrenebilirsiniz. Lojistik regresyon aracılığıyla çerçeve algoritmik olarak uygulanabilir.

ICA Neden Gauss Değildir?

ICA'nın temel unsurlarından biri, gizli faktörlerin Gauss dışı olduğunun varsayılmasıdır.

ICA, normallikten sapmaya dayandığı için iki Gauss faktörünü ayırmayacaktır. İki Gauss değişkeni verildiğinde, dairesel bir ortak olasılık için tek bir çözüm yoktur.

Hangisi daha iyi; ICA mı PCA mı?

Her ikisi de bakış açısı ve kullanım açısından daha iyidir.

PCA, verilerinizin azaltılmış sıralı bir temsilini bulmak için önemlidir ve ICA, verilerinizin bağımsız alt öğelerini bulmak için önemlidir. Meslekten olmayanların terimleriyle, PCA verileri sıkıştırır ve ICA ayırır. Yani her ikisi de yararlıdır.

Son Düşünceler

ICA ve PCA, python problemlerini çözmede kullanılan tekniklerdir - her ikisi de benzer ilkeler üzerinde çalışır ancak farklı işlevler yerine getirir.

ICA, verilerinizin bağımsız alt öğelerini bulmanıza ve bunları ayırmanıza yardımcı olur. Ayrıca ICA, bulunan bileşenler arasındaki karşılıklı bilgiyi en aza indirir ve size bağımsız olarak yerleştirilmiş bileşenler verir.

Bununla birlikte, PCA verileri sıkıştırır ve temel bileşenlerle birlikte giriş sinyalinin varyansını en üst düzeye çıkaran ortogonal bileşenlerle azaltılmış sıralı bir temsil elde eder.

İlgili Makaleler

Bu makalenin web hikayesi versiyonuna buradan ulaşabilirsiniz.