PCA与ICA深入剖析

最新推荐文章于 2025-04-13 16:51:55 发布
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独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别
沈春旭的博客
12-10 3万+
1.前言 参考资料：https://www.zhihu.com/question/28845451 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...
机器学习入门之PCA与ICA
小菜羊的博客
08-08 1878
本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第六篇，主要关于数据降维时常用的算法-PCA主成分分析算法，同时扩展另一算法-ICA 独立成分分析。
机器学习中PCA和ICA的理解
chenglansky的专栏
05-28 1065
在高维数据处理中，为了简化计算量以及储存空间，需要对这些高维数据进行一定程度上的降维，并尽量保证数据的不失真。PCA和ICA是两种常用的降维方法。 PCA：principal component analysis ，主成分分析 ICA ：Independent component analysis，独立成分分析 PCA,ICA都是统计理论当中的概念，在机器学习当中应用很广，比如图
PCA和 ICA
一步步，一寸寸，一点点，一天天，慢慢来
09-03 911
•PCA –Focus on uncorrelated and Gaussian components –Second-order statistics –Orthogonal transformation – •ICA –Focus on independent and non-Gaussian components –Higher-order statistics –Non-o
PCA与ICA的介绍
天伤星的博客
04-06 5395
Background 做一个数据分析业务之前，往往需要对反映事物的多个特征变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多个特征变量确实会提供丰富的信息，但是很多情况下变量之间可能会存在相关性，如果用全部特征变量去拟合模型，可能在训练集的效果上会表现的很好，但是在测试集的效果上可能很差。这就存在模型(过度自信)的问题。因此需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的特征变量同时，尽量减少特征变...
盲源分离（BSS）的学习总结（PCA、ICA）
weixin_40676428的博客
12-22 2万+
盲源分离BSS原理与算法
通俗易懂的机器学习——协方差、奇异值分解、PCA、ICA、t-SNE降维代码实现
艾醒的博客
11-28 2086
协方差、奇异值分解、PCA降维代码实现原理剖析;数据选用鸢尾花数据观测瑞士卷数据观测代码实现奇异值分解;鸢尾花数据集降维后的效果瑞士卷数据集降维后的效果
【EEGLAB ICA算法深度剖析】：通过ADJUST插件，彻底理解ICA的奥秘！
[【EEGLAB ICA算法深度剖析】：通过ADJUST插件，彻底理解ICA的奥秘！](https://team.inria.fr/parietal/files/2018/07/ica_principle.png) # 1. EEGLAB与ICA算法概述 EEGLAB是一个基于MATLAB的开源软件包，广泛应用...
主成分分析（PCA）算法简述
iceberg7012的博客
10-13 3029
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、PCA降维的简单示例1.1 降维1.2. 数学原理解释1.2.1. 基变换的矩阵表示1.2.2. 最优基的选取方法1.2.3. 示例（二维数据降维）二、PCA算法介绍2.1.PCA算法描述2.1.1. 最大化投影后方差：2.1.2. 最小化投影后的损失：2.2 PCA算法步骤三、PCA算法编程示例总结 前言        在学习ICA算法的时候，提到了P
【机器学习融合技巧】：Python PCA与算法性能提升
[【机器学习融合技巧】：Python PCA与算法性能提升](https://www.frontiersin.org/files/Articles/476005/fnins-13-00963-HTML/image_m/fnins-13-00963-g001.jpg) # 1. 机器学习融合技巧概览 ## 1.1 机器学习融合的...
PCA_ICA_LDA详细介绍与比较
09-02
还在为PCA、ICA、LDA而烦恼吗，作为一个机器学习与模式识别方向的研究生，这三个术语困扰了我很久，自己在网上找了很多的资料，最后发现了这个超级棒的ppt，讲得很清楚明了。好资料当然要相互分享嘛，希望这个ppt同样对大家有所帮助。
PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序
12-26
PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序 他们是目前图像处理比较经典的特征提取方法
【子空间方法对比】：深入剖析MUSIC算法在信号处理中的独特地位
![标量阵矢量阵music估计_方位估计_MUSIC算法_标量阵矢量阵_线阵.zip]... # 摘要 本论文首先对信号处理的基础知识和子空间方法进行了概述，重点介绍了MUSIC算法的理论基础，包括
因子分析、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）——斯坦福CS229机器学习个人总结（六）
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Jiahe的博客
05-07 4万+
因子分析是一种数据简化技术，是一种数据的降维方法。 因子分子可以从原始高维数据中，挖掘出仍然能表现众多原始变量主要信息的低维数据。此低维数据可以通过高斯分布、线性变换、误差扰动生成原始数据。 因子分析基于一种概率模型，使用EM算法来估计参数。主成分分析（PCA）也是一种特征降维的方法。 学习理论中，特征选择是要剔除与标签无关的特征，比如“汽车的颜色”与“汽车的速度”无关； PCA中要处理与标
PCA与ICA：降维技术的深度解析
最新发布
weixin_32311823的博客
04-13 398
本文深入探讨了主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）这两种降维技术。PCA通过线性变换将数据投影到低维空间，使投影后的变量之间相互独立，但不一定统计独立。而ICA进一步要求投影后的潜在变量在统计上相互独立，提供了比PCA更强的约束条件。文章还探讨了潜在变量、特征值选择、PCA与FLD的区别、PCA在图像压缩和信息检索中的应用示例，以及典型相关分析（CCA）在处理多个数据集中的作用。
pca与ica学习与理解
qq_276982536的博客
01-30 566
本文是在学习后的理解，将数学和原理进行的总结。pca阅读资料来自http://blog.jobbole.com/109015/主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）最近复习了线性回归，在概率论书中讲解两个变量之间的关系，变量x和y是否有关系？当然书里设x是一个变量，y是一个随机变量，并且假设y是服从正太分布的。那么假设他们线性相关的话，他们的关系必然是y=a...
特征转换方法比较（PCA、ICA、LDA）
藏晖的博客
01-19 5103
特征转换方法比较（PCA、ICA、LDA）一、主成分分析（PCA）二、独立成分分析（ICA）三、线性判别分析（LDA）四、异同点比较         随着机器学习和数据科学的发展，大数据的分析与处理在许多领域得到了应用。这通常需要收集很大的数据，并对多维数据进行观测，然而特征越多不仅仅会增加研究者的分析工作量和难度，同...
ICA与PCA的区别
psybrain的博客
01-21 3215
关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。 独立成分分析（ICA，Independent Component Analysis） ICA又称盲源分离(Blind source separation, BSS)。用 “鸡尾酒会模型”来做比喻，假设我们在一个音乐厅或者是一个舞会，麦克风放置在舞台各个位置，每个麦克风都会捕获到混合的原始信号（不仅是音乐演奏的声音，还有人的说话声等），有多少个麦克风，就有多少个混合信号。由于每个麦克风放置的位置不同，混合信号在不同的麦克风上也会略有不同。ICA的目标是将混合信号分
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