Howtosignalprocessing
- Was macht die unabhängige Komponentenanalyse??
- Was ist ICA und PCA?
- Wie werden Sie zwischen der PCA- und der ICA -Technik unterscheiden??
- Ist eine unabhängige Reduzierung der Dimensionalität der Komponentenanalyse?
Was macht die unabhängige Komponentenanalyse??
Die unabhängige Komponentenanalyse (ICA) ist eine statistische und rechnerische Technik zum Aufdecken versteckter Faktoren, die die Sätze von Zufallsvariablen, Messungen oder Signalen zugrunde liegen. ICA definiert ein generatives Modell für die beobachteten multivariaten Daten, das typischerweise als große Datenbank von Stichproben angegeben wird.
Was ist ICA und PCA?
Unabhängige Komponentenanalyse (ICA)
ICA der Hauptkomponentenanalyse (PCA) optimiert Statistiken höherer Ordnung wie Kurtosis. PCA optimiert die Kovarianzmatrix der Daten, die Statistiken zweiter Ordnung darstellen. ICA findet unabhängige Komponenten. PCA findet unkorrelierte Komponenten.
Wie werden Sie zwischen der PCA- und der ICA -Technik unterscheiden??
Während das Ziel in PCA darin besteht, eine orthogonale lineare Transformation zu finden, die die Varianz der Variablen maximiert, ist das Ziel von ICA, die lineare Transformation zu finden, die die Basisvektoren statistisch unabhängig und nicht gaußisch sind.
Ist eine unabhängige Reduzierung der Dimensionalität der Komponentenanalyse?
ICA ist eine lineare Dimensionsreduzierungsmethode, die den Datensatz in Spalten unabhängiger Komponenten umwandelt. Blinde Quelltrennung und das "Cocktail -Partyproblem" sind andere Namen dafür. ICA ist ein wichtiges Instrument für Neuroimaging-, FMRI- und EEG.
