Samouczek niezależnych analizy komponentów

1. Jak przeprowadzić niezależną analizę komponentów?
2. Jak wykonujesz ICA?
3. Dlaczego ICA jest lepsze niż PCA?
4. Do czego stosuje się niezależna analiza komponentów?

Jak przeprowadzić niezależną analizę komponentów?

W przetwarzaniu sygnału analiza niezależnych komponentów (ICA) jest obliczeniową metodą oddzielenia sygnału wielowymiarowego na addytywne podrekonenty. Odbywa się to, zakładając, że co najwyżej jeden podskórnik to Gaussian i że podskładne są statystycznie niezależne od siebie.

Jak wykonujesz ICA?

Aby wykonać ICA, możemy użyć pakietu Fastica R. Musimy zainstalować pakiet Fastica w studio R lub R. Macierz danych z N wierszy reprezentującymi obserwacje i kolumny P reprezentujące zmienne. Liczba komponentów do wyodrębnienia.

Dlaczego ICA jest lepsze niż PCA?

PCA vs ICA

W szczególności PCA jest często używane do kompresji informacji i.mi. redukcja wymiarowości. Podczas gdy ICA ma na celu oddzielenie informacji poprzez przekształcenie przestrzeni wejściowej na maksymalnie niezależne podstawy.

Do czego stosuje się niezależna analiza komponentów?

Niezależna analiza komponentów (ICA) jest techniką, która umożliwia oddzielenie mieszanki sygnałów na ich różne źródła, zakładając rozkład sygnału nie Gaussa (Yao i in., 2012). ICA wyodrębnia źródła, badając niezależność u podstaw zmierzonych danych.