机器学习-独立成分分析(ICA)

最新推荐文章于 2025-05-24 11:22:39 发布
最新推荐文章于 2025-05-24 11:22:39 发布
阅读量1.9k 收藏 4
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 每日总结 人工智能
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_14922445/article/details/85316690
独立成分分析(ICA)旨在从观测变量中分离出彼此独立的元素。模型中，观测变量x通过矩阵A与独立元素s相关联。由于仅凭x无法直接求解A，需要建立概率密度模型并利用极大似然估计。通常假设s的元素遵循特定分布，如F(sj)=1+exp(-sj^1)，以此构建p(s)和p(x)的表达式，并通过对数似然函数求解矩阵W。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 独立成分分析(Independent Components Analysis)

  • 1.1 概念
    独立成分分析是从观测变量中分离出独立元素，观测变量的维度(数目)要和独立元素维度(数目)相同。模型表示如下
    x=As（x,s∈Rn，A∈Rn∗n）x为观测变量,s中各个分量彼此独立s=A−1x=Wx x = As （x,s \in R^n， A\in R^{n*n}）\\ x为观测变量, s中各个分量彼此独立 \\ s = A^{-1}x = Wx x=As（x,s∈Rn，A∈Rn∗n）x为观测变量,s中各个分量彼此独立s=A−1x=Wx

  • 1.2 如何求解模型
    已知的变量只有xxx，需要根据xxx值推导出矩阵AAA。如果不增加其它设定，是无法仅根据xxx求解出矩阵A，因此需要增加其它条件，来建立合适的p(x)p(x)p(x)概率密度模型，然后再通过极大似然估计求解矩阵AAA。
    先说因子分析的几个限制
    （1）无法区分各个独立成分的顺序
    （2）不能恢复独立成分的大小(2A.12s=As2A.\frac{1}{2}s=As2A.21​s=

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
机器学习笔记 - 独立成分分析（ICA）
学以致用 知行合一
05-14 7271
独立分量分析 (ICA) 是一种机器学习方法，其中将多元信号分解为不同的非高斯信号。它侧重于独立来源。由于混频处理未知，所以常用ICA作为黑盒。与寻求最大化数据点方差的主成分分析不同。独立成分分析 (ICA) 通过将一组变量转换为一组具有最大独立性的新变量来识别数据中的隐藏元素。为了实现这一目标，ICA 采用了非高斯性度量。主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）有不同的用途；前者压缩数据，而后者分离数据。
【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 2555
【机器学习】必会降维算法之：独立成分分析
机器学习（十三）——独立成分分析(ICA)
天天乐见的笔记本
05-24 1101
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...
机器学习笔记—独立成分分析
dengxun7056的博客
04-26 203
本文介绍独立成分分析（ICA），同 PCA 类似，我们是要找到一个新的基来表示数据，但目的就不一样了。 鸡尾酒会问题：n 个人在一个 party 上同时说话，n 个麦克风放置在房间的不同位置，因为每个麦克风跟每个人的距离都不一样，所以它们记录的说话者重叠的声音也不一样。根据麦克风记录的声音，如何分离出 n 个说话者的声音呢？ 为形式化这个问题，我们想象有一些数据 s∈R 是从 n 个...
MATLAB实现ICA独立成分分析完整教程
最新发布
weixin_42610671的博客
05-24 886
FastICA算法是一种快速、高效且被广泛应用的独立成分分析方法。与传统的ICA算法相比，FastICA通过寻找数据的非高斯性来估计独立成分，这使得它在运算速度和鲁棒性方面具有明显优势。具体来说，FastICA算法使用一种基于固定点迭代的技术，这种方法不仅能够保证算法的收敛速度，还能减少在高维数据处理中的计算量。在实际应用中，FastICA特别适合处理具有大量样本的数据集，这在生物医学信号处理、金融数据分析等领域是非常常见的。
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
机器学习教程 之 独立成分分析：PCA的高阶版
冯良骏 的 博客
10-20 6907
有好些天没写博客了，最近一直忙着在看论文，解模型，着实有点头痛。今天趁着又到周末了更一帖（其实是模型解不下去了…），这次来说一下一个在信号分析与数据挖掘领域颇为使实用的算法，独立成分分析（ICA），这个算法的求解方式会让人决定新奇而有所启发，可能会给你带来新的思路，这一篇算法已经有很多大神写过了，比如： http://blog.youkuaiyun.com/neal1991/article/details/4
独立成分分析ICA
vendetta_gg的博客
06-03 1538
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}... +
机器学习基础算法 (十四) - 独立成分分析（ICA, Independent Component Analysis）
海棠AI实验室
01-05 948
独立成分分析（ICA）是一种强大的信号处理工具，它通过最大化数据的独立性来从混合信号中提取独立的成分。与PCA不同，ICA不仅考虑数据的线性关系，还强调源信号的独立性和非高斯性。ICA广泛应用于盲源分离、脑电图分析、图像分解等领域，具有非常重要的实践意义。本文通过详细的原理介绍、与PCA的比较以及Python代码实现，帮助读者理解了ICA的基本概念和应用。希望通过这篇文章。机器学习基础算法 (一)-线性回归机器学习基础算法 (二)-逻辑回归机器学习基础算法 (三)-支持向量机（SVM）
【机器学习】独立成分分析（ICA）：解锁信号的隐秘面纱
鑫宝的博客
07-11 2638
在当今数据驱动的世界中，信号处理和数据分析面临着前所未有的挑战。特别是在处理混合信号时，如何从复杂的混合体中分离出纯净的源信号，成为了研究的热点。独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）作为一种先进的信号处理技术，以其独特的理论基础和广泛的适用性，逐渐成为了信号分离和盲源分离领域的一颗璀璨明珠。本文旨在深入探讨ICA的原理、算法、应用及其与主成分分析（PCA）的区别，为读者提供一个全面的ICA视角。
ICA独立成分分析
python收藏家的博客
03-12 824
ICA独立成分分析
独立成分分析（ICA）MATLAB
05-15
独立成分分析在通信信号识别、还原中的简单的实际应用
独立成分分析(ICA)
12-05
独立成分分析ICA，可用于图像处理 欢迎下载学习
ICA：独立成分分析
try_trying_try的博客
01-30 1394
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：特征提取之ICA（独立成分分析）
pantingd的博客
06-25 5525
1. ICA概念 先描述一下线性方程： 假如有n个人在一个房间说话，在这个房间的不同位置摆放了n个声音接收器，每个接收器在任何时刻会同时采集到n个人说话的重叠声音信号。因为每个接收器和每个人的距离不同，所以每个接收器接收到的声音信号的重叠情况也不同。在具体时刻t，从n个接收器接采集的一组声音数据(一个接收器得到一个数据，所以一个样本中有n个数据)，然后收集m个时刻的样本数据，如何从这m个样本集分离出n个说话者各自的声音呢？ 令：n = 2,有两个说话的人，两个声音接收器，m = 2，采集t和时刻的声音信号
机器学习的魔法：独立成分分析（ICA）
DeepViewInsight的博客
09-17 957
独立成分分析（ICA）是一种用于从混合信号中分离出独立成分的强大技术。在理解ICA之前，让我们想象一下一个经典的问题：假设你在一间房里，有多个人同时说话，而你只能听到混杂的声音。问题是，如何从这混杂的声音中分离出每个人的独立声音？ICA就像一种魔法，它可以解决这种问题。它的目标是将观测到的混合信号分解成多个独立的成分，这些成分通常被称为“源”。这些源是统计独立的，也就是说，它们不相关，不受其他源的影响。为什么我们需要分离信号呢？
信号去噪之独立成分分析（ICA）
blog.boringhex.top
11-01 3475
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：深入理解与应用
"《Independent Component Analysis》是一本由Aapo Hyvarinen、Huha Karhunen和Erkki Oja合著的专业书籍，专注于独立成分分析(ICA)这一主题。该书提供了深入的理论探讨和实践应用，是学习ICA的宝贵资料。" 独立成分...
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