独立成分分析(Independent component analysis)

前言

独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法。ICA是一个不定问题,没有确定解,所以存在各种不同先验假定下的求解算法。相比其他技术,ICA的开源代码不是很多,且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到,但没有这些步骤是无法得到正确结果的。

本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果。

有兴趣的童鞋可以在未来补上相关内容。

参考:

https://blog.csdn.net/lizhe_dashuju/article/details/50263339

https://www.jianshu.com/p/de396e8cce15

独立成分分析 ICA 原理及公式推导 示例的更多相关文章

  1. 机器学习 —— 基础整理(四)特征提取之线性方法:主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA

    本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensiona ...

  2. 独立成分分析(ICA)的模拟实验(R语言)

    本笔记是ESL14.7节图14.42的模拟过程.第一部分将以ProDenICA法为例试图介绍ICA的整个计算过程:第二部分将比较ProDenICA.FastICA以及KernelICA这种方法,试图重 ...

  3. ICA (独立成分分析)

    介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量 ...

  4. Topographic ICA as a Model of Natural Image Statistics(作为自然图像统计模型的拓扑独立成分分析)

    其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景 ...

  5. PCA主成分分析 ICA独立成分分析 LDA线性判别分析 SVD性质

    机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点 ...

  6. 斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、神秘值分解、独立成分分析

    斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题, ...

  7. Independent Components Analysis:独立成分分析

    一.引言 ICA主要用于解决盲源分离问题.需要假设源信号之间是统计独立的.而在实际问题中,独立性假设基本是合理的. 二.随机变量独立性的概念 对于任意两个随机变量X和Y,如果从Y中得不到任何关于X的信 ...

  8. 独立成分分析(Independent Component Analysis)

    ICA是一种用于在统计数据中寻找隐藏的因素或者成分的方法.ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法,用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息.ICA被用于从混合信号中提取独立的信号信息.ICA在20世 ...

  9. 独立成分分析(Independent component analysis, ICA)

    作者:桂. 时间:2017-05-22 12:12:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6884273.html 前言 今天群里冒出这样一个问题:群里谁 ...

随机推荐

  1. “proxy” in package.json must be a string 解决办法

    今天学习一个react项目.想从本地服务器获取数据. 直接axios.get('http://localhost:80/api/react/header.json'),报错跨域. 网上查了下,需要在p ...

  2. c#测量字体宽度

    Bitmap image_size = * count, f.Height);//初始化大小 Graphics size_g = Graphics.FromImage(image_size); Siz ...

  3. SAP云平台CloudFoundry环境里route 超过quota的错误处理

    试图往SAP Cloud Platform CloudFoundry用命令行CLI部署应用时,遇到如下错误: 原因是因为这个新建的名为Haytham的subaccount没有分配application ...

  4. javascript_17-基本类型和引用类型

    基本类型 直接存储值 Number . String .Boolean undefined.null 引用类型 存储引用 -Object.Array.Date.函数 包装基本类型--引用类型 func ...

  5. 01-HTML基本介绍

    本篇主要介绍HTML相关标签的使用,以及其常用标签的作用等介绍. 一.HTML的介绍 HTML是 HyperText Mark-up Language 的首字母简写,意思是超文本标记语言,超文本指的是 ...

  6. Linux 进程IO杂项

    Linux 进程IO杂项 本文结合一个 pwn 例题,在分析例题的过程中穿插介绍相关知识. 例题来源:PWNABLE.KR 网站,Toddler's Bottle 小节,习题 input. 例题内容: ...

  7. ipsec][strongswan] ipsec SA创建失败后的错误处理分析

    〇 ike协商的过程最终是为了SA的建立, SA的建立后, 在底层中管理过程,也是相对比较复杂的. 这里边也经常会出现失败的情况. 我们以strongswan为例, 在strongswan的底层SA管 ...

  8. [堆栈]Linux 中的各种栈:进程栈 线程栈 内核栈 中断栈

    转自:https://blog.csdn.net/yangkuanqaz85988/article/details/52403726 问题1:不同线程/进程拥有着不同的栈,那系统所有的中断用的是同一个 ...

  9. Java获取各种路径

    (1).request.getRealPath("/");//不推荐使用获取工程的根路径(2).request.getRealPath(request.getRequestURI( ...

  10. 【转】Guava cache使用总结

    缓存分为本地缓存和远端缓存.常见的远端缓存有Redis,MongoDB:本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中.一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分.如:put数据时,先插入DB ...