独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA )

最新推荐文章于 2024-06-06 12:27:41 发布
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文章标签： ICA PCA EEG
本文深入探讨了独立成分分析(ICA)与主成分分析(PCA)的区别，ICA假设源信号独立，适用于非高斯信号的解混，而PCA假设信号非相关，用于数据降维和信息提取。ICA不依赖于高斯分布，更适用于复杂信号分析。

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独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA )
书上写的是：

  1. 主成分分析假设源信号间彼此非相关，独立成分分析假设源信号间彼此独立。
  2. 主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；独立成分分析则不要求样本呈高斯分布。

在利用最大化信息熵的方法进行独立成分分析的时候，需要为源信号假定一个概率密度分布函数g’，进而找出使得g(Y)=g(Wx)的信息熵最大的变换W，即有Y=s。

我的问题是，

  1. 这个概率密度分布函数怎么假定？在实际信号处理中怎么给出？
  2. 如果我观测到信号呈高斯分布，取g’为高斯分布，那么ICA和PCA得到的结果会相同吗？
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    总的来说，ICA认为观测信号是若干个统计独立的分量的线性组合，ICA要做的是一个解混过程。
    而PCA是一个信息提取的过程，将原始数据降维，现已成为ICA将数据标准化的预处理步骤。
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https://www.zhihu.com/question/28845451/answer/42292804

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