独立成分分析(ICA)

最新推荐文章于 2024-01-30 18:03:17 发布
转载 最新推荐文章于 2024-01-30 18:03:17 发布 · 1.3k 阅读 · 0

本文探讨了如何将特征矩阵Y分解成Y＝XA的形式，并利用独立成分分析(ICA)使x信息最大化，即让x接近高斯分布。通过极大似然函数L(A)并运用梯度法求解A矩阵。

观测到的特征为y向量, 本质为x向量。

y=Ax

如何将特征矩阵Y分解，使得

Y＝XA

独立成分分析法中指出，使得x信息最大，即x为高斯分布的时候，分解效果最好。

于是假设x为高斯分布，根据y＝Ax便可以求得y的分布函数。由特征矩阵Y，A的极大似然函数为

L(A)

用梯度法求的最大值，即可解出A矩阵。

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/19/2021071.html

http://blog.youkuaiyun.com/ffeng271/article/details/7353881

【机器学习】必会降维算法之：独立成分分析（ICA）
商务合作 | 面试培训 | 职场规划 ==>主页扫码
06-06 2680
【机器学习】必会降维算法之：独立成分分析
独立成分分析ICA系列2：概念、应用和估计原理．
热门推荐
沈春旭的博客
12-14 2万+
1.概念 独立成分分析是从多元(多维)统计数据中寻找潜在因子或成分的一种方法．ICA与其它的方法重要的区别在于，它寻找满足统计独立和非高斯的成分。这里我们简要介绍ICA的基本概念、应用和估计原理。 1.1 多元数据的线性表示 统计数据处理及相关领域中的一个重要和需要长期研究的问题就是，寻找多元数据一个恰当的表示，使得人们可以获得给定数据的本质特征或者使得数据的结构
ICA独立成分分析
python收藏家的博客
03-12 880
ICA独立成分分析
【机器学习】【ICA-1】概率统计/代数知识详解：高斯分布、概率密度函数、累积分布函数、联合分布函数、复合函数的概率密度函数、行列式求导等
蔚蓝的天空Tom
05-29 9246
1.ICA概念2.ICA不处理服从高斯分布的样本集3.概率密度函数4.复合函数的概率密度函数5.累积分布函数/分布函数6.联合分布7.行列式8.代数余子式(end)
独立成分分析（Independent Component Analysis）
血色浪漫的专栏
08-03 1712
摘自：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/19/2021071.html 1. 问题：      1、上节提到的PCA是一种数据降维的方法，但是只对符合高斯分布的样本点比较有效，那么对于其他分布的样本，有没有主元分解的方法呢？      2、经典的鸡尾酒宴会问题（cocktail party problem）。假设在p
独立成分分析ICA
vendetta_gg的博客
06-03 1649
1.ICA（independent component analysis）的定义：利用很少的先验知识将混合信息分离成独立分量的一种重要方法。 2.ICA的经典模型： “鸡尾酒会”的问题，人的大脑从嘈杂的酒会中快速的区分出自己想要的声音。 Xj=Aj1S1+Aj2S2+Aj3S3...+Ajn - 1Sn−1+AjnSn{X_j} = {A_{{\text{j}}1}}{S_1} + {A_{{\text{j2}}}}{S_2} + {A_{{\text{j3}}}}{S_3}... +
独立成分分析ICA.zip_ICA 图像_pca_主成分分析_独立成分分析
07-14
独立成分分析（ICA）是一种统计信号处理技术，用于从混合信号中恢复隐藏的独立源。在本示例程序中，ICA被应用于图像处理，通过主成分分析（PCA）进行预处理，以揭示图像中的潜在特征。 PCA是数据分析中的一个基础...
dingdian_盲源分离算法_盲源分离_独立成分分析ICA_信号分离_
09-30
在标题和描述中提到的"dingdian_盲源分离算法_盲源分离_独立成分分析ICA_信号分离_"，显然这是一个关于使用ICA进行信号分离的项目或教程。 独立成分分析（ICA）的核心思想是寻找一种非线性的数据变换，使得变换后的...
独立成分分析ICA/FastICA
梁小憨憨的博客
08-07 2540
最近在学习CSP，然后又注意到了ICA，这个算法之前就用过，但是没有系统的整理一下，所以就在这里梳理一下相关内容，方便以后查阅。
独立成分分析 ICA的matlab代码实现 .zip
07-21
独立成分分析ICA的matlab代码实现，对输入输出以及主要步骤有详细的注解。利用了快速ICA的方法，算法迅速。
独立成分分析 ICA的matlab代码实现 1.zip
最新发布
07-21
独立成分分析ICA的matlab代码实现，对输入输出以及主要步骤有详细的注解。利用了快速ICA的方法，算法迅速。
FastICA 快速独立成分分析
03-27
快速独立成分分析算法，FastICA，对于目标信号进行成分分析，盲源分离上均具有不错的应用。
独立成分分析fastICA源代码
08-31
独立成分分析的经典代码，fastICA，里面包含一个简要的使用说明。
ICA 算法实现
05-29
ICA 算法实现,　matlab版的，对理解算法比较有帮助
ICA：独立成分分析
try_trying_try的博客
01-30 1516
如果独立成分中有两个以上的高斯成分，用标准的独立成分分析来处理这样的数据是不可能的。另一个假设是信号的非高斯性,现实世界的许多信号,诸如绝大多数的语音信号和图像信号即是服从非高斯分布的这个假设的可应用性,带来了独立成分分析的重要特征,即。ICA中：去除各观测信号之间的相关性，从而简化了后续独立分量的提取过程，而且，通常情况下，比不对数据进行白化处理相比，算法的收敛性较好。），从而求得位置参数，计算机更适合迭代，在计算量较小时，直接求导得到解析解速度占优，而在深度学习中全部是以矩阵的方式进行求导，且。
机器学习——特征工程之独立成分分析ICA
羽落黎纹的博客
10-10 2295
一、简介 1、独立成分分析(ICA)的起源 独立成分分析（Independent Component Analysis），最早应用于盲源信号分离（Blind Source Separation，BBS）。起源于“鸡尾酒会问题”，描述如下：在嘈杂的鸡尾酒会上，许多人在同时交谈，可能还有背景音乐，但人耳却能准确而清晰的听到对方的话语。这种可以从混合声音中选择自己感兴趣的声音而忽略其他声音的
机器学习（十三）——独立成分分析(ICA)
天天乐见的笔记本
05-24 1131
13 独立成分分析(ICA) 和PCA类似找到一组新的向量组来表示原样本数据，但是和PCA又完全不同。 先假设有某个样本数据 s∈Rns \in R^ns∈Rn，这个数据是由 nnn 个独立的来源（independent sources）生成的。我们观察到的则为： x=As,x = As,x=As, 上面式子中的 AAA 是一个未知的正方形矩阵（square matrix），叫做混合矩阵。 通过重...
信号去噪之独立成分分析（ICA）
blog.boringhex.top
11-01 3851
独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是一种用于从混合信号中分离出原始独立成分的统计方法。它通常用于处理多个传感器捕获的混合信号，旨在找到线性变换，将混合信号转换为独立的源信号，这些源信号在统计上是相互独立的。ICA 的应用背景包括语音信号处理、脑电图（EEG）和磁共振成像（fMRI）信号分析、金融数据分析等。在这些情况下，多个信号源混合在一起，我们希望从混合信号中还原原始的信号源，以便进一步分析。ICA 的核心概念是统计独立性。
独立成分分析ICA程序代码及详细说明
资源摘要信息:"本压缩包包含独立成分分析(ICA)的程序代码。ICA是一种常用的数据处理技术，它用于从多个信号源中提取出统计独立的源信号。这种技术广泛应用于信号处理、图像处理、语音识别、生物信息学等多个领域。在...
评论
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