Las matemáticas son una ciencia hermosa y emocionante, pero tienes que ir paso a paso para captar su belleza. No puedes ir todo el camino de una vez. Para facilitar esta transición paso a paso, puede usar varias fórmulas y métodos.
PCA e ICA son dos de esos métodos utilizados para dividir un conjunto de datos sobre una base específica. Ambas técnicas combinan fuentes de forma lineal para obtener nuevas. Ambos son bastante similares pero muy diferentes entre sí.
La diferencia más práctica entre ambas técnicas es que PCA es útil para encontrar un rango reducido representación de sus datos. ICA, por otro lado, es para encontrar subelementos independientes de sus datos.
En términos sencillos, PCA comprime datos e ICA los separa.
Si quieres saber más sobre estas técnicas, lee hasta el final.
Las técnicas PCA e ICA se utilizan en varios procesos de prueba.
¿Qué es PCA?
PCA o Análisis de componentes principales es un método de reducción utilizado para reducir las dimensiones de los grandes conjuntos de datos cambiándolos a otros más pequeños y conservando intacta toda la información necesaria.
Cuando reduce el tamaño de un conjunto de datos, sacrifica la precisión, pero dimensionalidad la reducción tiene que ver con sacrificar la precisión por la simplicidad.
Puede explorar y visualizar conjuntos de datos más pequeños más fácilmente y el aprendizaje automático algoritmos Puede analizar los datos de forma más accesible y rápida porque hay menos variables.
Para resumir, PCA tiene como objetivo reducir la cantidad de variables en un conjunto de datos mientras se preserva la mayor cantidad de información posible.
¿Qué es ICA?
El análisis de componentes independientes (ICA) es una técnica estadística que descubre factores ocultos detrás de conjuntos de variables aleatorias, mediciones y señales.
El análisis de componentes independientes (ICA) toma una señal mixta y la separa en fuentes independientes. También puede llamarlo un problema de cóctel o ciego problema de separación de fuentes.
Cuando estás en un cóctel, todos hablan de cosas diferentes, pero tu cerebro y tus oídos aún logran ubicar e identificar una sola voz que deseas escuchar.
De manera similar, ICA trabaja para separar cada señal de una mezcla de señales en un mensaje independiente.
Diferencia entre ICA y PCA
Aquí hay una lista de diferencias entre PCA e ICA para usted.
- ICA es bueno para encontrar subelementos independientes de sus datos, mientras que PCA le brinda una representación de rango reducido.
- PCA comprime los datos, mientras que ICA los separa.
- En PCA, los componentes son ortogonal; en ICA, pueden no serlo. En ICA, está buscando componentes colocados de forma independiente.
- Mientras PCA maximiza la variación de la señal de entrada y los componentes principales, ICA minimiza la información mutua entre los componentes encontrados.
- PCA clasifica las características de más significativas a menos significativas. Sin embargo, en ICA, los componentes están esencialmente desordenados y son iguales.
- PCA reduce las dimensiones para evitar el sobreajuste, mientras que ICA toma la señal mixta y la convierte en las señales de sus fuentes independientes.
- PCA se centra en maximizando las varianzas, mientras que ICA no se concentra en la varianza.
Aquí hay un video completo sobre PCA e ICA.
PCA VS ICA
¿Cuándo puede usar ICA?
ICA es una forma de reducir un extenso conjunto de datos de muchas variables en cantidades más pequeñas de componentes autoorganizados.
Un conjunto de datos consta de muchas variables, por lo que se utiliza el análisis de componentes independientes (ICA) para reducirlos a dimensiones más pequeñas para que se entiendan como redes funcionales autoorganizadas. Puede utilizar ICA para analizar señales no físicas.
Pocas de sus aplicaciones incluyen;
- Predecir los precios del mercado de valores
- Óptico imágenes de neuronas
- Reconocimiento facial
- Astronomía y cosmología
- Comunicaciones por teléfono móvil
¿Cuándo puede usar PCA?
PCA es una técnica de reducción de dimensiones utilizada en los dominios de compresión de imágenes, reconocimiento facial y visión artificial.
Es uno de los algoritmos más críticos utilizados para la reducción de la dimensionalidad de cualquier dato sin perder sus detalles esenciales. Puede usarlo en varios campos que van desde las neurociencias hasta las finanzas cuantitativas.
Algunas de sus aplicaciones incluyen;
- Reconocimiento facial
- Compresión de imagen
- Análisis de covarianza disparado por picos (Neurociencias)
- Bioinformática
- Datos minería
Neuroanálisis mediante técnicas PCA e ICA.
¿Los componentes ICA son ortogonales?
Los componentes ICA no son ortogonales; transformadas decorrelacionadas cuya solución tiene estadísticos de orden superior.
¿Los componentes de PCA son independientes?
Todos los componentes de PCA son estadísticamente independientes.
Los componentes de PCA no tienen información superpuesta entre ellos. Sus componentes son mutuamente ortogonales e involucran estadísticas de segundo orden.
¿PCA es lineal o no lineal?
PCA es una transformación lineal ortogonal.
Transforma los datos en un nuevo coordinar sistema de modo que la varianza más significativa se encuentre en la primera coordenada, la segunda varianza más grande en la segunda coordenada, y así sucesivamente.
¿Qué es ICA no lineal?
ICA no lineal se centra en la capacidad de recuperar las variables latentes que generan los datos, un aspecto fundamental del aprendizaje de representación no supervisado.
Los datos se complementan con variables auxiliares, como el índice de tiempo, el historial de la serie temporal o cualquier otra cosa disponible.
Puede aprender ICA no lineal discriminando entre datos aumentados precisos y datos con un aleatorizado auxiliar variable. A través de la regresión logística, el marco se puede implementar algorítmicamente.
¿Por qué ICA es no gaussiana?
Un elemento clave de ICA es que se supone que los factores latentes son no gaussiano.
ICA no separará dos factores gaussianos ya que se basa en la desviación de la normalidad. Dadas dos variables gaussianas, no existe una solución única para una probabilidad conjunta circular.
Cuál es mejor; ¿ICA o PCA?
Ambos son mejores en su perspectiva y uso.
PCA es importante para encontrar una representación de rango reducido de sus datos e ICA para encontrar subelementos independientes de sus datos. En términos sencillos, PCA comprime datos e ICA los separa. Así que ambos son útiles.
Pensamientos finales
ICA y PCA son técnicas utilizadas para resolver problemas de python: ambas funcionan con principios similares pero realizan funciones diferentes.
ICA ayuda a encontrar subelementos independientes de sus datos y los separa. Además, ICA minimiza la información mutua entre los componentes encontrados y le brinda componentes colocados de forma independiente.
Sin embargo, PCA comprime los datos y obtiene una representación de rango reducido con componentes ortogonales, lo que maximiza la varianza de la señal de entrada junto con los componentes principales.
Artículos relacionados
La versión de la historia web de este artículo se puede encontrar aquí.
