[机器学习]（九）cs229之独立分量分析

最新推荐文章于 2025-09-25 15:25:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-25 15:25:30 发布 · 1.9k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了独立成分分析（ICA），起源于盲信号处理中的盲源分离问题，如鸡尾酒会效应。内容包括ICA的模型定义、算法研究，特别是FastICA算法的原理和应用，以及其在图像特征提取，尤其是人脸识别中的使用。虽然涉及复杂的数学理论，但通过实例展示了ICA相较于PCA的优越性。

这篇博客记录了学习独立成分分析的过程，方便以后查询。

一、引言

参考文献《独立成分分析方法综述》（杨竹青等）《独立成分分析基本原理与发展》（卜涛）。独立成分分析最开始是解决盲信号处理的盲源分离问题，其中典型的例子是“鸡尾酒会”例子：假想一下, 在一个房间里的不同位置放着两个麦克风, 同时有两个人说话. 两个麦克风能同时记录下两个时间信号, 仅用这两个记录的信号来估计出原来的两个语音信号,称作鸡尾酒会问题。

二、模型的定义


最低0.47元/天 解锁文章
Python机器学习笔记（十一、特征提取）
FreedomLeo1的博客
12-24 1248
特征提取PCA 的另一个应用是特征提取。特征提取背后的思想是，可以找到一种数据表示，比给定的原始表示更适合于分析。特征提取很有用，它的一个很好的应用实例就是图像。图像由像素组成，通常存储为红绿蓝（RGB）强度。图像中的对象通常由上千个像素组成，它们只有放在一起才有意义。现在学习使用 PCA 对图像做特征提取的一个简单示例，处理 Wild 数据集 Labeled Faces （标记人脸）中的人脸图像。这一数据集包含从互联网下载的名人脸部图像，它包含从 21 世纪初开始的政治家、歌手、演员和运动员的人脸图像。（
cs224w 图神经网络 学习笔记（二）Properties of Networks and Random Graph Mode
08-04
【图神经网络学习笔记（二）——网络属性与随机图模型】 在图神经网络的研究中，理解网络的特性至关重要。本笔记将深入探讨如何衡量一个网络的属性，并介绍几种常用的图模型，包括真实网络案例的属性计算以及小世界...
快速独立分量分析的MATLAB源代码
03-04
FastICA快速独立分量分析的MATLAB源代码，功能全面，有简洁易用的figure界面，操作容易上手，能处理多路混合信号，并输出计算结果，生成信号的图形，便于进一步的分析
独立分量分析(ICA)
weixin_34409822的博客
04-18 719
     ICA, independent component analysis, 独立分量分析, 独立组分分析, 独立成分分析   独立分量分析（independent component analysis，ICA）是近年来发展起来的一种新的信号处理技术。基本的ICA是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术。除了已知源信号是统计独立外，无其他先验知识，ICA是伴随着盲信源问题而发...
独立分量分析（Independent Component Analysis）
热门推荐
VisualCortex
12-24 2万+
独立分量分析（Independent Component Analysis）鸡尾酒会问题
快速独立分量分析
12-02
这里有快速ICA 一整套，感兴趣的可以下的看看。很好用
斯坦福CS229机器学习笔记：从线性回归到SVM
"这是一份详细的斯坦福大学CS229机器学习课程的个人学习笔记，涵盖了从基础的线性回归到高级的增强学习等多个主题。笔记由一位研究生在学习过程中整理，主要依据Andrew Ng教授的讲义和视频，同时也包含了一些其他...
30、机器学习中的模型构建与分析
最新发布
jj890的博客
09-25 17
本文探讨了机器学习中多种模型的构建与分析方法，重点围绕一个三维特征的二元分类问题展开。首先使用多元高斯模型及其不同协方差结构进行分类，并通过高斯混合模型（GMM）和因子GMM提升性能，结合EM算法与k-均值初始化优化模型。进一步介绍了纠缠模型框架，涵盖线性高斯模型（如概率PCA和因子分析）、非高斯模型（如ICA）以及深度生成模型（如VAEs和GANs），分析其理论基础、学习方法与应用场景。最后总结各类模型的优缺点，并展望未来模型融合、可解释性增强及新场景适应的发展方向。
独立分量分析法
02-26
独立分量分析法 ，讲义内容还不多，大家可以下载看看。。。
独立分量分析的ICA算法
03-15
matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。
ICALAB（独立分量分析工具箱）
12-14
独立分量分析工具箱，集成了常见的ica分析算法，用于盲信号分离
ICA算法-快速独立分量分析实例
07-29
一个Fast ICA算法的实例，详细演示了独立分量分析的过程，希望有所帮助
Mode Decomposition using Independent Component Analysis：使用独立分量分析的模式形状识别-matlab开发
05-29
此示例文件显示了使用受到脉冲激励的 2DOF 系统的独立分量分析 (ICA) 进行的模式形状识别。 但是，应该考虑到： - 所选的 2DOF 系统具有正交模式。 参考： --------------------- [1] Al Rumaithi, Ayad，“使用参数和非参数系统识别方法对动态结构进行表征”（2014 年）。 电子论文和学位论文。 1325. https://stars.library.ucf.edu/etd/1325 [2] Al-Rumaithi、Ayad、Hae-Bum Yun 和 Sami F. Masri。 “与 Next-ERA、PCA 和 ICA 模式相关的模式分解的比较研究。” 模型验证和不确定性量化，第 3 卷。Springer, Cham，2015 年。113-133。
基于独立分量分析的混合声音信号分离.pdf
11-05
利用fastICA算法将混合音频分离出来，在负熵最大化(最小化)基础上，采用牛顿迭代对观测变量x的大量采样点进行批处理，每次从混合信号中分离出一个独立分量。
线性因子模型 - 独立分量分析（ICA）篇
绎岚科技的博客
09-09 1330
线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型，它们通过引入潜变量（latent variables）来更好地表征数据。其中，独立分量分析（ICA）作为线性因子模型的一种，以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。ICA旨在将观察到的复杂信号分解成多个独立信号，这些独立信号通过缩放和叠加能够恢复成原始数据。这种方法不仅有助于理解数据的内在结构，还能在信号处理、语音识别、图像分析等多个领域发挥重要作用。
用独立分量分析分离混合信号
weixin_41697507的博客
04-30 3867
The world around is a dynamic mixture of signals from various sources. Just like the colors in the above picture blend into one another, giving rise to new shades and tones, everything we perceive is ...
CS229 Machine Learning学习笔记:Note 11(独立成分分析ICA)
weixin_30363509的博客
07-19 110
问题描述 鸡尾酒会问题 在一个酒会上，n个人站在不同的位置同时说话，另外有n个麦克风放在房间不同的位置录音，由于每个麦克风、人的位置不同，所以n个麦克风录下的声音是有差别的。现在要用n个麦克风的录音，还原n个人的说话声音。 建立模型 为了简化问题，我们把某时刻某个声音看作一个实数。令n维列向量\(s^{(i)}\)代表时刻(i)原始n个人说话的声音，实数\(s^{(i)}_j\)表示时刻(i)原始...
基于独立分量分析进行模态分解（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
12-06 788
本文使用脉冲激励下的 2DOF 系统的独立分量分析 （ICA） 识别振型。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值