Toán học là một môn khoa học đẹp đẽ và thú vị, nhưng bạn phải đi từng bước để nắm bắt được vẻ đẹp của nó. Bạn không thể đi hết con đường cùng một lúc. Để dễ dàng chuyển đổi từng bước này, bạn có thể sử dụng một số công thức và phương pháp.

PCA và ICA là hai phương pháp được sử dụng để phân chia tập dữ liệu trên cơ sở cụ thể. Cả hai kỹ thuật kết hợp các nguồn theo cách tuyến tính để có được những nguồn mới. Cả hai đều khá giống nhau nhưng lại rất khác nhau.

Điểm khác biệt thực tế nhất giữa cả hai kỹ thuật là PCA rất hữu ích trong việc tìm kiếm biểu diễn dữ liệu có thứ hạng thấp hơn. Mặt khác, ICA là để tìm các phần tử phụ độc lập trong dữ liệu của bạn.

Theo thuật ngữ thông thường, PCA nén dữ liệu và ICA phân tách dữ liệu.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các kỹ thuật này, hãy đọc đến cuối.

Kỹ thuật PCA và ICA được sử dụng trong các quy trình thử nghiệm khác nhau.

PCA là gì?

PCA hoặc Phân tích thành phần chính là một phương pháp rút gọn được sử dụng để giảm kích thước của các tập dữ liệu lớn bằng cách thay đổi chúng thành các tập dữ liệu nhỏ hơn và giữ nguyên vẹn tất cả thông tin cần thiết.

Khi bạn giảm kích thước của tập dữ liệu, bạn đang hy sinh độ chính xác, nhưng việc giảm kích thước đồng nghĩa với việc hy sinh độ chính xác để đạt được sự đơn giản.

Bạn có thể khám phá và trực quan hóa các tập dữ liệu nhỏ dễ dàng hơn và các thuật toán máy học có thể phân tích dữ liệu dễ tiếp cận hơn và nhanh hơn vìcó ít biến hơn.

Tóm lại, PCA nhằm mục đích giảm số lượng biến trong một tập dữ liệu trong khi vẫn bảo toàn được nhiều thông tin nhất có thể.

ICA là gì?

Phân tích thành phần độc lập (ICA) là một kỹ thuật thống kê phát hiện ra các yếu tố ẩn đằng sau các tập hợp biến ngẫu nhiên, phép đo và tín hiệu.

Phân tích thành phần độc lập (ICA) lấy tín hiệu hỗn hợp và tách nó thành các nguồn độc lập. Bạn cũng có thể gọi nó là vấn đề tiệc cocktail hoặc vấn đề phân tách nguồn mù.

Khi bạn tham gia một bữa tiệc cocktail, mọi người đang nói về những chủ đề khác nhau, nhưng não và tai của bạn vẫn có thể định vị và xác định một giọng nói duy nhất mà bạn muốn nghe.

Tương tự, ICA hoạt động để tách mọi tín hiệu khỏi hỗn hợp các tín hiệu thành một thông báo độc lập.

Sự khác biệt giữa ICA và PCA

Dưới đây là danh sách các điểm khác biệt giữa PCA và PCA ICA dành cho bạn.

• ICA rất hữu ích trong việc tìm kiếm các phần tử con độc lập trong dữ liệu của bạn, trong khi PCA giúp bạn có được một đại diện có thứ hạng thấp hơn.
• PCA nén dữ liệu, trong khi ICA phân tách dữ liệu.
• Trong PCA, các thành phần trực giao; trong ICA, họ có thể không. Trong ICA, bạn đang tìm kiếm các thành phần được đặt độc lập.
• Trong khi PCA tối đa hóa phương sai của tín hiệu đầu vào và các thành phần chính, ICA giảm thiểu thông tin lẫn nhau giữa các thành phần được tìm thấy.
• PCAxếp hạng các tính năng từ quan trọng nhất đến ít quan trọng nhất. Tuy nhiên, trong ICA, các thành phần về cơ bản là không có thứ tự và bằng nhau.
• PCA giảm kích thước để tránh khớp quá mức, trong khi ICA nhận tín hiệu hỗn hợp và biến tín hiệu đó thành tín hiệu của các nguồn độc lập.
• PCA tập trung vào việc tối đa hóa phương sai, trong khi ICA không tập trung vào phương sai .

Đây là video toàn diện về PCA và ICA.

PCA VS ICA

Khi nào bạn có thể sử dụng ICA?

ICA là một cách để giảm một tập dữ liệu mở rộng gồm nhiều biến thành số lượng nhỏ hơn các thành phần tự tổ chức.

Một tập dữ liệu bao gồm nhiều biến, do đó, độc lập Phân tích thành phần (ICA) được sử dụng để giảm chúng thành các kích thước nhỏ hơn để được hiểu là các mạng chức năng tự tổ chức. Bạn có thể sử dụng ICA để phân tích các tín hiệu phi vật lý.

Một số ứng dụng của nó bao gồm;

• Dự đoán giá thị trường chứng khoán
• Hình ảnh quang học của tế bào thần kinh
• Nhận dạng khuôn mặt
• Thiên văn học và vũ trụ học
• Liên lạc qua điện thoại di động

Khi nào bạn có thể sử dụng PCA?

PCA là một kỹ thuật giảm kích thước được sử dụng trong lĩnh vực nén hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và thị giác máy tính.

Đây là một trong những thuật toán quan trọng nhất được sử dụng để giảm kích thước của bất kỳ dữ liệu mà không làm mất đi các mẩu tin thiết yếu của nó. Bạn có thể sử dụng nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ khoa học thần kinh đếntài chính định lượng.

Một số ứng dụng của nó bao gồm;

• Nhận dạng khuôn mặt
• Nén hình ảnh
• Phân tích hiệp phương sai kích hoạt Spike (Khoa học thần kinh)
• Tin sinh học
• Khai thác dữ liệu

Phân tích thần kinh sử dụng các kỹ thuật PCA và ICA.

Các thành phần ICA có trực giao không?

Các thành phần ICA không trực giao; giải mã các biến đổi có giải pháp có số liệu thống kê bậc cao hơn.

Các thành phần PCA có độc lập không?

Tất cả các thành phần của PCA đều độc lập về mặt thống kê.

Các thành phần PCA không có bất kỳ thông tin trùng lặp nào giữa chúng. Các thành phần của nó trực giao lẫn nhau và liên quan đến thống kê bậc hai.

PCA tuyến tính hay phi tuyến tính?

PCA là phép biến đổi tuyến tính trực giao.

PCA chuyển đổi dữ liệu sang một hệ tọa độ mới sao cho phương sai lớn nhất nằm trên tọa độ đầu tiên, phương sai lớn thứ hai trên tọa độ thứ hai, v.v.

ICA phi tuyến tính là gì?

ICA phi tuyến tính tập trung vào khả năng khôi phục các biến tiềm ẩn tạo ra dữ liệu, một khía cạnh cơ bản của việc học biểu diễn không giám sát.

Dữ liệu được bổ sung bằng các biến phụ trợ , như chỉ mục thời gian, lịch sử của chuỗi thời gian hoặc bất kỳ thứ gì khác có sẵn.

Bạn có thể tìm hiểu ICA phi tuyến tính bằng cách phân biệt giữa dữ liệu tăng cường chính xác và dữ liệu cóbiến phụ trợ ngẫu nhiên. Thông qua hồi quy logistic, khung có thể được triển khai theo thuật toán.

Tại sao ICA không phải là Gaussian?

Một yếu tố quan trọng của ICA là các yếu tố tiềm ẩn được giả định là không phải Gaussian.

ICA sẽ không tách biệt hai yếu tố Gaussian vì nó dựa trên độ lệch so với quy tắc . Với hai biến Gaussian, không có giải pháp duy nhất cho xác suất khớp tròn.

Cái nào tốt hơn; ICA hay PCA?

Cả hai đều tốt hơn về góc nhìn và cách sử dụng.

PCA có ý nghĩa quan trọng đối với việc tìm kiếm biểu diễn giảm thứ hạng cho dữ liệu của bạn và ICA để tìm phụ độc lập -elements của dữ liệu của bạn. Theo thuật ngữ của giáo dân, PCA nén dữ liệu và ICA phân tách nó. Vì vậy, cả hai đều hữu ích.

Lời kết

ICA và PCA là các kỹ thuật được sử dụng để giải quyết các vấn đề về python – cả hai đều hoạt động trên các nguyên tắc giống nhau nhưng thực hiện các chức năng khác nhau.

ICA giúp tìm các thành phần phụ độc lập trong dữ liệu của bạn và phân tách chúng. Hơn nữa, ICA giảm thiểu thông tin lẫn nhau giữa các thành phần được tìm thấy và cung cấp cho bạn các thành phần được đặt độc lập.

Tuy nhiên, PCA nén dữ liệu và cung cấp cho bạn biểu diễn giảm thứ hạng với các thành phần trực giao, giúp tối đa hóa phương sai của tín hiệu đầu vào cùng với các thành phần chính.

Các bài viết liên quan

Bạn có thể tìm thấy phiên bản web story của bài viết này tại đây.