Howtosignalprocessing
- O que é ICA e PCA?
- É a ICA igual ao pcA?
- Como você vai diferenciar a técnica PCA e ICA?
- O que é PCA para aprendizado de máquina?
O que é ICA e PCA?
Análise de componentes independentes (ICA)
Análise de componentes principais (PCA) ACI otimiza estatísticas de ordem superior, como curtose. O PCA otimiza a matriz de covariância dos dados que representam estatísticas de segunda ordem. ICA encontra componentes independentes. PCA encontra componentes não correlacionados.
É a ICA igual ao pcA?
PCA vs ICA
Embora as duas abordagens possam parecer relacionadas, elas executam tarefas diferentes. Especificamente, o PCA é frequentemente usado para comprimir informações i.e. redução de dimensionalidade. Enquanto a ICA visa separar as informações transformando o espaço de entrada em uma base máxima independente.
Como você vai diferenciar a técnica PCA e ICA?
Embora o objetivo no PCA seja encontrar uma transformação linear ortogonal que maximize a variação das variáveis, o objetivo da ICA é encontrar a transformação linear, que os vetores de base são estatisticamente independentes e não-gaussianos.
O que é PCA para aprendizado de máquina?
A análise de componentes principais é uma técnica popular de aprendizado sem supervisão para reduzir a dimensionalidade dos dados. Aumenta a interpretabilidade ainda, ao mesmo tempo, minimiza a perda de informações. Ajuda a encontrar os recursos mais significativos em um conjunto de dados e facilita os dados para plotar em 2D e 3D.
