Tutorial für unabhängige Komponentenanalyse

1. So führen Sie eine unabhängige Komponentenanalyse durch?
2. Wie führt man ICA aus?
3. Warum ICA besser ist als PCA?
4. Was ist eine unabhängige Komponentenanalyse für?

So führen Sie eine unabhängige Komponentenanalyse durch?

In der Signalverarbeitung ist die unabhängige Komponentenanalyse (ICA) eine Rechenmethode zur Trennung eines multivariaten Signals in additive Unterkomponenten. Dies geschieht durch die Annahme, dass höchstens eine Unterkomponente Gaußsisch ist und die Unterkomponenten statistisch unabhängig voneinander sind.

Wie führt man ICA aus?

Um ICA auszuführen, können wir das Fastea R -Paket verwenden. Wir müssen das Fastea -Paket in R oder R Studio installieren. Eine Datenmatrix mit n Zeilen, die Beobachtungen und P -Spalten darstellen, die Variablen darstellen. Anzahl der zu extrahierenden Komponenten.

Warum ICA besser ist als PCA?

PCA gegen ICA

Insbesondere wird PCA häufig verwendet, um Informationen zu komprimieren.e. Dimensionsreduzierung. Während ICA darauf abzielt, Informationen zu trennen, indem der Eingaberaum in eine maximal unabhängige Basis umgewandelt wird.

Was ist eine unabhängige Komponentenanalyse für?

Unabhängige Komponentenanalyse (ICA) ist eine Technik, die die Trennung einer Mischung von Signalen in ihre verschiedenen Quellen ermöglicht, indem die nicht gaußische Signalverteilung angenommen wird (Yao et al., 2012). Die ICA extrahiert die Quellen, indem die Unabhängigkeit untersucht wird, die den gemessenen Daten zugrunde liegen.