ماتېماتىكا گۈزەل ۋە كىشىنى ھاياجانلاندۇرىدىغان ئىلىم ، ئەمما سىز ئۇنىڭ گۈزەللىكىنى ئىگىلەش ئۈچۈن قەدەممۇ-قەدەم مېڭىشىڭىز كېرەك. بىرلا ۋاقىتتا ماڭالمايسىز. بۇ باسقۇچلۇق ئۆتكۈنچى باسقۇچنى ئاسانلاشتۇرۇش ئۈچۈن ، بىر قانچە فورمۇلا ۋە ئۇسۇلنى قوللانسىڭىز بولىدۇ.

PCA ۋە ICA ئىككى خىل ئۇسۇل بولۇپ ، سانلىق مەلۇماتنى مۇئەييەن ئاساستا بۆلۈشكە ئىشلىتىلىدۇ. ھەر ئىككى خىل تېخنىكا يېڭى مەنبەگە ئېرىشىش ئۈچۈن مەنبەنى تۈز شەكىلدە بىرلەشتۈردى. ئۇلارنىڭ ھەر ئىككىسى بىر-بىرىگە ئوخشىشىپ كېتىدۇ ، ئەمما بىر-بىرىگە ئوخشىمايدۇ.

ھەر ئىككى تېخنىكىنىڭ ئەڭ ئەمەلىي پەرقى PCA سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنىڭ تۆۋەن دەرىجىدىكى ئىپادىسىنى تېپىشقا پايدىلىق. ICA بولسا سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنىڭ مۇستەقىل تارماق ئېلېمېنتلىرىنى تېپىش ئۈچۈندۇر.

قاتلامدىكىلەرنىڭ سۆزى بويىچە ئېيتقاندا ، PCA سانلىق مەلۇماتلارنى پىرىسلايدۇ ، ICA ئۇنى ئايرىيدۇ.

ئەگەر بۇ تېخنىكىلار توغرىسىدا تېخىمۇ كۆپ ئۇچۇرلارغا ئېرىشمەكچى بولسىڭىز ، ئاخىرىغىچە ئوقۇڭ.

PCA ۋە ICA تېخنىكىسى ھەر خىل سىناق جەريانلىرىدا ئىشلىتىلىدۇ.

PCA دېگەن نېمە؟

PCA ياكى ئاساسلىق زاپچاس ئانالىزى چوڭ سانلىق مەلۇمات توپلىمىنىڭ كىچىكلىكىنى كىچىكلىتىشكە ۋە بارلىق زۆرۈر ئۇچۇرلارنى ساقلاپ قېلىش ئارقىلىق كىچىكلىتىشكە ئىشلىتىلىدىغان ئازايتىش ئۇسۇلى.

سانلىق مەلۇمات توپلىمىنىڭ چوڭ-كىچىكلىكىنى ئازايتقاندا ، سىز توغرىلىقنى قۇربان قىلىسىز ، ئەمما ئۆلچەمنى ئازايتىش ئاددىيلىق ئۈچۈن توغرىلىقنى قۇربان قىلىش بىلەن مۇناسىۋەتلىك.

كىچىك سانلىق مەلۇمات توپلىمى ئۈستىدە ئىزدىنىش ۋە تەسەۋۋۇر قىلىشقا بولىدۇ ، ماشىنا ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى سانلىق مەلۇماتلارنى تېخىمۇ قولايلىق ۋە تېخىمۇ تېز تەھلىل قىلالايدۇ ، چۈنكىئۆزگەرگۈچى مىقدارلار ئاز.

مۇستەقىل زاپچاس ئانالىزى (ICA) بىر قاتار ئىختىيارى ئۆزگىرىشچان ، ئۆلچەش ۋە سىگناللارنىڭ ئارقىسىدىكى يوشۇرۇن ئامىللارنى بايقىغان ستاتىستىكىلىق تېخنىكا.

مۇستەقىل زاپچاس ئانالىزى (ICA) ئارىلاش سىگنالنى ئېلىپ مۇستەقىل مەنبەلەرگە ئايرىيدۇ. ئۇنى كوكتېل پارتىيە مەسىلىسى ياكى قارىغۇلارچە ئايرىش مەسىلىسى دەپمۇ ئاتىسىڭىز بولىدۇ.

كوكتېل يىغىلىشىدا ، كۆپچىلىك ئوخشىمىغان ئىشلار توغرىسىدا پاراڭلىشىۋاتىدۇ ، ئەمما مېڭىڭىز ۋە قۇلىقىڭىز يەنىلا سىز ئاڭلىماقچى بولغان بىر ئاۋازنى تېپىش ۋە پەرقلەندۈرۈشكە ئۈلگۈردى.

ئوخشاشلا ، ICA ھەر بىر سىگنالنى سىگنال ئارىلاشمىسىدىن مۇستەقىل ئۇچۇرغا ئايرىش ئۈچۈن خىزمەت قىلىدۇ.

ICA بىلەن PCA نىڭ پەرقى

بۇ يەردە PCA بىلەن ئوخشىماسلىقلارنىڭ تىزىملىكى بار. ICA سىز ئۈچۈن> PCA سانلىق مەلۇماتلارنى پىرىسلايدۇ ، ھالبۇكى ICA ئۇنى ئايرىيدۇ.

بۇ يەردە PCA ۋە ICA ھەققىدە ئەتراپلىق سىن بار.

PCA VS ICA

قاچان ICA نى ئىشلىتەلەيسىز؟

ICA بولسا نۇرغۇنلىغان ئۆزگەرگۈچى مىقدارلارنىڭ كەڭ كۆلەمدىكى سانلىق مەلۇماتلارنى ئۆزلۈكىدىن تەشكىللەنگەن زاپچاسلارغا ئازايتىشنىڭ بىر خىل ئۇسۇلى.

سانلىق مەلۇمات توپلىمى نۇرغۇن ئۆزگەرگۈچى مىقداردىن تەركىب تاپقان ، شۇڭا مۇستەقىل زاپچاسلارنى ئانالىز قىلىش (ICA) ئۇلارنى ئۆزلۈكىدىن تەشكىللەنگەن ئىقتىدار تورى دەپ چۈشىنىش ئۈچۈن كىچىكرەك ئۆلچەمگە چۈشۈرۈشكە ئىشلىتىلىدۇ. سىز ICA ئارقىلىق فىزىكىلىق بولمىغان سىگناللارنى تەھلىل قىلالايسىز.

ئاز ساندىكى قوللىنىشچان پروگراممىلارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ:

• پاي بازىرىنىڭ باھاسىنى مۆلچەرلەش
9>
• ئاسترونومىيە ۋە ئالەمشۇناسلىق
• يانفۇن ئالاقىسى

PCA نى قاچان ئىشلىتەلەيسىز؟

PCA بولسا رەسىمنى قىسىش ، چىراي تونۇش ۋە كومپيۇتېر كۆرۈش دائىرىسىدە ئىشلىتىلىدىغان ئۆلچەمنى ئازايتىش تېخنىكىسى. مۇھىم خەۋەرلىرىنى يوقىتىپ قويماي سانلىق مەلۇمات. ئۇنى نېرۋا ئىلمىغىچە بولغان ھەر خىل ساھەدە ئىشلىتەلەيسىزمىقدار مالىيەسى.

ئۇنىڭ بىر قىسىم قوللىنىشچان پروگراممىلىرى ؛

• چىراي تونۇش
• رەسىمنى پىرىسلاش

PCA ۋە ICA تېخنىكىسىنى ئىشلىتىپ نېرۋا ئانالىزى.

ICA زاپچاسلىرى تاق شەكىللىك ئەمەس. ھەل قىلىش چارىسى تېخىمۇ يۇقىرى تەرتىپلىك ستاتىستىكىغا ئىگە بولغان ئۆزگەرتىشلەرنى ئۆزگەرتىدۇ.

PCA زاپچاسلىرى مۇستەقىلمۇ؟

PCA نىڭ بارلىق زاپچاسلىرى ستاتىستىكىلىق مۇستەقىل.

PCA زاپچاسلىرىنىڭ ئوتتۇرىسىدا ھېچقانداق قاپلاش ئۇچۇرى يوق. ئۇنىڭ زاپچاسلىرى ئۆز-ئارا باغلىنىشلىق بولۇپ ، ئىككىنچى دەرىجىلىك ستاتىستىكىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.

PCA سىزىقلىقمۇ ياكى سىزىقسىزمۇ؟

PCA بولسا تۈز سىزىقلىق ئۆزگەرتىش. ئىككىنچى كوئوردېناتتا ۋە باشقىلار.

سىزىقسىز ICA دېگەن نېمە؟

سىزىقسىز ICA سانلىق مەلۇمات ھاسىل قىلىدىغان يوشۇرۇن ئۆزگەرگۈچى مىقدارنى ئەسلىگە كەلتۈرۈش ئىقتىدارىغا ئەھمىيەت بېرىدۇ ، نازارەت قىلىنمىغان ۋەكىللىك ئۆگىنىشنىڭ ئاساسىي تەرىپى.

سانلىق مەلۇماتلار ياردەمچى ئۆزگەرگۈچى مىقدارلار بىلەن كۆپەيتىلىدۇ. ، ۋاقىت كۆرسەتكۈچىگە ئوخشاش ، ۋاقىت يۈرۈش تارىخى ياكى باشقا نەرسىلەر بار.

توغرا كۆپەيتىلگەن سانلىق مەلۇمات بىلەن سانلىق مەلۇماتنى پەرقلەندۈرۈش ئارقىلىق سىزىقسىز ICA نى ئۆگەنسىڭىز بولىدۇئىختىيارىي ياردەمچى ئۆزگەرگۈچى مىقدار. لوگىكىلىق چېكىنىش ئارقىلىق ، بۇ رامكىنى ئالگورىزىم ئارقىلىق يولغا قويغىلى بولىدۇ.

نېمىشقا ICA گاۋسىيىلىك ئەمەس؟

ICA نىڭ مۇھىم ئېلېمېنتى شۇكى ، يوشۇرۇن ئامىللار گاۋسىيىلىك ئەمەس دەپ قارىلىدۇ. . ئىككى گاۋسىيىلىك ئۆزگەرگۈچى مىقدارنى نەزەردە تۇتقاندا ، ئايلانما بىرلەشمە ئېھتىماللىقنىڭ بىرلا چارىسى يوق.

قايسىسى ياخشى؟ ICA ياكى PCA؟

ھەر ئىككىسىنىڭ كۆز قارىشى ۋە ئىشلىتىلىشى تېخىمۇ ياخشى. - سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنىڭ تاللانمىلىرى. كىشىلەرنىڭ سۆزى بويىچە ئېيتقاندا ، PCA سانلىق مەلۇماتنى پىرىسلايدۇ ، ICA ئۇنى ئايرىدى. شۇڭا ھەر ئىككىلىسى پايدىلىق.

ICA سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنىڭ مۇستەقىل تارماق ئېلېمېنتلىرىنى تېپىشقا ياردەم بېرىدۇ ۋە ئۇلارنى ئايرىيدۇ. ئۇندىن باشقا ، ICA تېپىلغان زاپچاسلار ئارىسىدىكى ئۆز-ئارا ئۇچۇرلارنى ئەڭ تۆۋەن چەككە چۈشۈرۈپ ، سىزگە مۇستەقىل ئورۇنلاشتۇرۇلغان زاپچاسلارنى بېرىدۇ. ئاساسلىق زاپچاسلىرى بىلەن بىللە.

مۇناسىۋەتلىك ماقالىلەر

بۇ ماقالىنىڭ تور ھېكايە نۇسخىسىنى بۇ يەردىن تاپقىلى بولىدۇ.