Howtosignalprocessing
- Apa itu ICA dan PCA?
- Apakah ICA sama dengan PCA?
- Bagaimana Anda membedakan antara teknik PCA dan ICA?
- Apa itu PCA untuk Pembelajaran Mesin?
Apa itu ICA dan PCA?
Analisis Komponen Independen (ICA)
Analisis Komponen Utama (PCA) ICA mengoptimalkan statistik tingkat tinggi seperti kurtosis. PCA mengoptimalkan matriks kovarians dari data yang mewakili statistik orde kedua. ICA menemukan komponen independen. PCA menemukan komponen yang tidak berkorelasi.
Apakah ICA sama dengan PCA?
PCA vs ICA
Meskipun kedua pendekatan tersebut mungkin tampak terkait, mereka melakukan tugas yang berbeda. Secara khusus, PCA sering digunakan untuk mengompres informasi i.e. Pengurangan dimensi. Sementara ICA bertujuan untuk memisahkan informasi dengan mengubah ruang input menjadi basis independen secara maksimal.
Bagaimana Anda membedakan antara teknik PCA dan ICA?
Sementara tujuan dalam PCA adalah untuk menemukan transformasi linier ortogonal yang memaksimalkan varian variabel, tujuan ICA adalah untuk menemukan transformasi linier, yang vektor dasar secara statistik independen dan non-Gaussian.
Apa itu PCA untuk Pembelajaran Mesin?
Analisis Komponen Utama adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang populer untuk mengurangi dimensi data. Ini meningkatkan interpretabilitas, pada saat yang sama, meminimalkan kehilangan informasi. Ini membantu untuk menemukan fitur paling signifikan dalam dataset dan membuat data mudah untuk merencanakan dalam 2D dan 3D.
