7. ICA算法扩展描述 上面介绍的内容基本上是讲义上的，与我看的另一篇《Independent Component Analysis: Algorithms and Applications》（Aapo Hyvärinen and Erkki Oja）有点出入。下面总结一下这篇文章里提到的一些内容（有些我也没看明白）。 首先里面提到了一个与“独立”相似的概念“不相关（uncorrelated）”。Uncorrelated属于部分独立，而不是完全独立，怎么刻画呢？ 如果随机变量
本文详细介绍了独立成分分析(ICA)的原理，包括不相关性和独立性的区别，ICA的目标是找到最不可能是高斯分布的信号源。文中讨论了kurtosis和负熵作为度量非高斯性的方法，并提及了PCA在预处理中的作用。此外，还解释了ICA在统计学中的投影追踪解释及其在信号分离和数据可视化中的应用。
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