PCA dan ICA dalam Pembelajaran Mesin

1. Apa itu ICA dan PCA?
2. Adakah ICA sama dengan PCA?
3. Bagaimana anda akan membezakan antara teknik PCA dan ICA?
4. Apakah PCA untuk Pembelajaran Mesin?

Apa itu ICA dan PCA?

Analisis Komponen Bebas (ICA)

Analisis Komponen Utama (PCA) ICA mengoptimumkan statistik pesanan tinggi seperti kurtosis. PCA mengoptimumkan matriks kovarians data yang mewakili statistik pesanan kedua. ICA menemui komponen bebas. PCA menemui komponen yang tidak dikawal.

Adakah ICA sama dengan PCA?

PCA vs ICA

Walaupun kedua -dua pendekatan mungkin kelihatan berkaitan, mereka melakukan tugas yang berbeza. Khususnya, PCA sering digunakan untuk memampatkan maklumat i.e. pengurangan dimensi. Walaupun ICA bertujuan untuk memisahkan maklumat dengan mengubah ruang input menjadi asas yang bebas secara maksimal.

Bagaimana anda akan membezakan antara teknik PCA dan ICA?

Walaupun matlamat dalam PCA adalah untuk mencari transformasi linear ortogonal yang memaksimumkan varians pembolehubah, matlamat ICA adalah untuk mencari transformasi linear, yang mana vektor asas secara statistik bebas dan bukan Gaussian.

Apakah PCA untuk Pembelajaran Mesin?

Analisis komponen utama adalah teknik pembelajaran yang tidak diselia untuk mengurangkan dimensi data. Ia meningkatkan tafsiran lagi, pada masa yang sama, ia meminimumkan kehilangan maklumat. Ia membantu mencari ciri -ciri yang paling penting dalam dataset dan menjadikan data mudah untuk merancang dalam 2D ​​dan 3D.