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獨立成分分析，獨立成分分析有哪些

來源：整理時間：2024-08-23 06:53:50 編輯：智能門戶手機版

1，獨立成分分析有哪些

PCA(主成分分析)尋找的是，使得投影之后，盡量保留原有信息量的投影方向。ICA(獨立主成分分析)尋找的是，使得投影之后，數(shù)據(jù)之間相互獨立的投影方向。

獨立成分分析有哪些

2，獨立主成分分析和主成分分析的區(qū)別

沒看懂什么意思？

獨立主成分分析和主成分分析的區(qū)別

3，ICA獨立成分分析各個變量的關(guān)系

振幅和方向不同是ICA的固有弊端。W與A應(yīng)該互逆，但是算法存在許多近似，你想如果都互逆了，振幅和方向不就相同了嗎

1.這是一個簡單句。（主系表結(jié)構(gòu)） 2.這就是我為你做的。（what引導(dǎo)的主語從句） 3.這兩個孩子從來沒有去過倫敦（主謂賓結(jié)構(gòu)） 4.我把這里汽車洗了洗（主謂加雙賓結(jié)構(gòu)） 5.凱特沒來學(xué)校因為她病了（原因狀語從句）

ICA獨立成分分析各個變量的關(guān)系

4，獨立成分分析的英文翻譯

獨立成分分析(independent component analysis,ICA)已經(jīng)成功地應(yīng)用到生物醫(yī)學(xué)信號處理中,并被證明是一種分析生物醫(yī)學(xué)信號的強有力的工具,近年來一直受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注. 本文系統(tǒng)地介紹了獨立成分分析在生物醫(yī)學(xué)信號(EEG,MEG,fMRI)處理中的應(yīng)用

the analysis of existing circumstance for the independent director system in china.以上回答供您參考！希望對您有所幫助杭州圖書館

5，kica怎么應(yīng)用核獨立成分分析程序

它是一個線性變換。這個變換把數(shù)據(jù)或信號分離成統(tǒng)計獨立的非高斯的信號源的線性組合.ICA是一種用來從多變量（多維）統(tǒng)計數(shù)據(jù)里找到隱含的因素或成分的方法，被認為是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis）的一種擴展。對于盲源分離問題，ICA是指在只知道混合信號，而不知道源信號、噪聲以及混合機制的情況下，分離或近似地分離出源信號的一種分析過程。

你好！KICA 獨立成分分析摘要：在人臉識別中提出一種基于非線性子空間的核獨立成分分析(KICA)方法。在簡單介紹了ICA方法的基礎(chǔ)上,對KICA方法的基本原理和算法作了較為詳細的描述。如有疑問，請追問。

6，怎樣看獨立成分分析ICA結(jié)果

K-L 變換，也就是PCA，得到的是MSE下的最優(yōu)結(jié)構(gòu)，但有時對于分類效果并不是很好。所以我們引入了ICA。如果是PCA是使二階積累量為0的話，那么ICA就是前四階積累量都是0.那ICA是什么意思呢？類別信息的源頭是一組獨立的分量，但是類別信息表現(xiàn)出來的是一組互相相關(guān)的分量，當(dāng)然這組分量的個數(shù)應(yīng)該大于獨立分量的個數(shù)。我們的任務(wù)就是去除這種互相關(guān)；使分量由相關(guān)的一組，變?yōu)闊o關(guān)的一組，也就是獨立成分。那具體該怎么做呢？我們一下有這么三個方法:(一)累積量法k1(z) = E[zi] ; k2(z) = E[zizj] ; k3(z) = E[zizizk] ; k4(z) = E[zizjzkzl] - E[zizj] E[zkzl] - E[zizk] E[zlzj] - E[zizl] E[zkzj]; 對于一般的隨即變量，PDF（概率密度函數(shù)）都是對稱分布的。所以k1和k3為0. 那么，要使k2為0，我們舊的使用主成分分析就好，也就是PCA。所以第一步就是先做PCA，求的PCA的線性變換矩陣。 y = Ax 第二步，我們要做的是進行k4的最小化，根據(jù)數(shù)學(xué)可知，k4的最小化，也就是求一個正交矩陣，使下面的式子最大。(交叉積累量最小也就是自積累量最大。) max Obj(B) = SUM(k4(yi)2) 之后結(jié)合上述信息，我們有：x = (BA)y. ICA變換矩陣 W = BA。（2）最大熵法你可能會問，我們要降低特征的維數(shù)，這是壓縮，為什么還要最大化熵呢？壓縮的話不是熵越小越好么？的確，熵越小表示壓縮效果越好，但那是無損壓縮；對于本身我們已經(jīng)確定下壓縮能力的有損壓縮模型而言，最大的接近原有的熵就意味著最大的保留了信息。所以我們用最大化熵的辦法。其中：z = f(Wy + b); f 為Sigmoid函數(shù)。（公式比較復(fù)雜，我就不寫了）結(jié)果還是用迭代優(yōu)化的算法： dW = (WT)-1 + (1 - 2z)yT db = 1 - 2z（3）最小互信息法原理和（2）比較像，這里從略。

ica獨立成分分析是升維還是降維獨立成分分析近年來廣泛應(yīng)用于人臉識別等模式領(lǐng)域。首先對人臉圖像進行預(yù)處理降維，然后利用ica 算法獲得人臉影像獨立基成分，利用人臉影像獨立基來構(gòu)造一個子空間，最后利用待識別圖像在這個空間上的投影進行人臉識別。針對訓(xùn)練樣本個數(shù)，訓(xùn)練...