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- ¿Qué es ICA y PCA??
- ¿Es ICA lo mismo que PCA??
- ¿Cómo diferenciará entre la técnica PCA e ICA??
- ¿Qué es PCA para el aprendizaje automático??
¿Qué es ICA y PCA??
Análisis de componentes independientes (ICA)
El análisis de componentes principales (PCA) ICA optimiza las estadísticas de orden superior, como la curtosis. PCA optimiza la matriz de covarianza de los datos que representa estadísticas de segundo orden. ICA encuentra componentes independientes. PCA encuentra componentes no correlacionados.
¿Es ICA lo mismo que PCA??
PCA vs ICA
Aunque los dos enfoques pueden parecer relacionados, realizan diferentes tareas. Específicamente, PCA a menudo se usa para comprimir la información I.mi. reducción de dimensionalidad. Si bien ICA tiene como objetivo separar la información transformando el espacio de entrada en una base máxima independiente.
¿Cómo diferenciará entre la técnica PCA e ICA??
Si bien el objetivo en PCA es encontrar una transformación lineal ortogonal que maximice la varianza de las variables, el objetivo de ICA es encontrar la transformación lineal, que los vectores base son estadísticamente independientes y no gaussianos.
¿Qué es PCA para el aprendizaje automático??
El análisis de componentes principales es una técnica de aprendizaje popular no supervisada para reducir la dimensionalidad de los datos. Aumenta la interpretabilidad pero al mismo tiempo, minimiza la pérdida de información. Ayuda a encontrar las características más importantes en un conjunto de datos y facilita los datos para trazar en 2D y 3D.
