ICA与PCA的区别

最新推荐文章于 2024-08-27 14:38:12 发布
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#机器学习

本文深入探讨了PCA(主成分分析)与ICA(独立成分分析)两种数据降维技术的区别。PCA专注于提取最能代表原始数据的特征，而ICA则致力于使每个分量达到最大独立性，揭示数据的所有信息。PCA适用于高斯分布数据，ICA则适用于非高斯分布数据，且要求源信号相互独立。

#作用不同
虽然都是对数据（图像）进行降维处理，但得到的结果却不相同：1、PCA不提取相关属性，只做降维，ICA不仅提取相互独立的属性还降维。
#得到的结果不同
PCA提取出来的是最能表示原始事物的特征，ICA是使得每个分量最大独立，可以显示所有信息
#适用对象不同
PCA适用于高斯分布，ICP不适用于高斯分布数据
#ICA使用条件
1，源信号之间相互独立
2，每个信号源为非高斯分布

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...
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和ICA的对比
vendetta_gg的博客
06-03 3735
PCA和ICA的对比 by:Yang Liu 1.ICA处理的数据为非高斯分布的；PCA处理的数据是高斯分布的。 2.ICA提取相互独立的属性，而且降维；PCA只做数据的降维。ICA的数据预处理中会用到PCA。 3.ICA中各分量独立，PCA中各分量不相关。 4.ICA的目的是找到这样一组分量，使此分量最大独立化，进而发现信息中的一些隐藏因素；PCA的目的是找到这样一组分量，使重构误差最小，使此分量最能代表原事物的特征。 5.PCA为最大化方差，使得残余方差最小，或信息损失最小（方差即信息）。ICA为最大化
PCA和ICA之间的联系和区别
Kp0fS的草稿纸
08-20 933
https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-PCA-and-ICA
fastica和pca区别_PCA，K-PCA，ICA你真的知道吗？
weixin_28224217的博客
01-14 850
今天我们给大家介绍下PCA，K-PCA以及ICA之间有什么关系，同时在R语言如何实现这几个模型。主成分分析(PCA)，是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于取主成分(主要信息)，摒弃冗余信息(次要信息)，常用于高维数据的降维。本质是将方差最大的方向作为主要特征，并且在各个正交方向上将数据“离相关”，也就是让它们在不同正交方向上没有相关性。主要应...
ica.pca.gabor.rar_ICA_ICA c++_ICA-PCA_主成分分析
09-19
与PCA不同，ICA关注的是信号的统计独立性而非方差最大化。在图像处理或信号处理中，ICA常用于分离混合信号，例如在脑电图（EEG）分析中分离出不同的大脑活动信号。ICA假设混合信号是由几个独立的、非高斯分布的原始...
fastica和pca区别_PCA与ICA
weixin_39646706的博客
12-24 482
关于机器学习理论方面的研究，最好阅读英文原版的学术论文。PCA主要作用是数据降维，而ICA主要作用是盲信号分离。在讲述理论依据之前，先思考以下几个问题：真实的数据训练总是存在以下几个问题：①特征冗余情况，比如建立文档-词频矩阵过程中，"learn"和"study"两个特征，从VSM(计算文档向量间的相似度，Lucene评分机制由此推导而来)角度来看，两者独立，但是从语义角度看，是冗余的……②特征强...
fastica和pca区别_ICA与PCA的区别
weixin_42339801的博客
02-15 412
昨天晚上，海总讲了ICA，导师问了大家这么一个问题：ICA和PCA的区别是什么？后来我们思来想去，七嘴八舌地讨论了一下，师妹提到PCA是以贡献度的不同进行区分的，鑫总提到ICA和PCA的目标是不一致的。这的确是一个值得讨论的问题：一开头，海冬提到ICA处理的数据都不是高斯的。这是有道理的，因为如果的高斯的，那么它的效果的确不好。我也答不上什么，对于PCA的概念我又忘记了。看了许多网上的回答和教程，...
机器学习中PCA和ICA的理解
py79hn的专栏
05-11 6784
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与ICA的区别
qq_39474604的博客
06-20 4310
简单地讲，PCA是一个降维的过程，ICA则是帮助你从多个维度分离有用数据的过程。附上两个链接地址：PCA: Principal Component Analysis explained visuallyICA: What is the difference between PCA and ICA?主成分分析（PCA）3D示例：在三个维度上，PCA更有用，因为很难看清数据云。在下面的例子中，原始数据...
主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）
coder_Gray的博客
12-10 6180
最近在学习DL花书时，看到了线性因子模型部分，对其中的PCA和ICA的理解有些模糊，于是到网上求助并翻了些文献资料，总结如下（这里不讨论其推导过程和理论证明）：首先分析一下PCA和ICA之间的共性： 无论是PCA还是ICA，都不需要对源信号的分布进行具体的假设 Both PCA and ICA try to find a set of vectors, a basis, for the data.
PCA和 ICA
一步步，一寸寸，一点点，一天天，慢慢来
09-03 928
•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
特征转换方法比较（PCA、ICA、LDA）
藏晖的博客
01-19 5284
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...
【机器学习】独立成分分析的基本概念、应用领域、具体实例（含python代码）以及ICA和PCA的联系和区别
最新发布
ya的博客
08-27 2497
在机器学习中，ICA广泛应用于信号处理、图像分析、生物医学信号处理等领域独立成分分析是一种有用的机器学习技术，用于从混合信号中提取出原始的独立信号。通过适当的预处理和算法选择，ICA可以有效地应用于各种场景，并提高数据的可解释性和分析性能。然而，在使用ICA时，需要考虑其局限性，并采取相应的措施来提高性能和准确性PCA和ICA都是强大的数据降维和特征提取工具，但它们的设计目标和假设不同。选择使用PCA还是ICA取决于具体的数据和应用场景。
PCA与ICA的介绍
天伤星的博客
04-06 5482
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...
PCA与ICA深入剖析
fighting1_1的博客
05-02 1268
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别（https://blog.youkuaiyun.com/shenziheng1/article/details/53547401）、独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA )再解析（https://blog.youkuaiyun.com/shenziheng1/article/details/53555969）、主成分分析(PCA)深入剖...
盲源分离（BSS）的学习总结（PCA、ICA）
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weixin_40676428的博客
12-22 2万+
盲源分离BSS原理与算法
机器学习入门之PCA与ICA
小菜羊的博客
08-08 1945
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。
matlab中ica与pca
12-23
在MATLAB中，ICA（独立分量分析）和PCA（主成分分析）都是用于数据降维和特征提取的常用方法。 ICA旨在从混合信号中分离出独立的成分，它假设每个观测数据是由多个独立的源信号混合而成，然后通过最大化成分的独立...
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