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Independent Component Analysis (ICA) is a statisticaltechnique for decomposing a complex dataset into independent sub-parts. Here, we demonstrate ICA for solving theBlind Source Separation (BSS) problem. We are given twolinear mixtures of two source signals which we know to be independent of each other, i.e.observing the value of one signal does not give any information about the value of the
Aalto.fi sci.aalto.fi cs.aalto.fi Independent Component Analysis (ICA) andBlind Source Separation (BSS) The FastICA package for MATLAB The FastICA package is a free (GPL) MATLAB program that implements the fast fixed-point algorithm for independent component analysis and projection pursuit.It features an easy-to-use graphical user interface, and a computationally powerful algorithm. Download sof
主成分分析(PCA)とは、特徴量の次元がバカでかくなりすぎた場合に行われる次元収縮の手法である。 参考: http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/document/text-PCA.pdf http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/PCA/index.html 主成分分析は広く知られている手法で、統計学で習った人も多いかもしれない。 パターン認識の分野では、この主成分分析と組み合わせて、独立成分分析(ICA)がしばしば使われる。 独立成分分析と主成分分析の処理は似ている。だが、主成分分析は(主成分の)軸は直交しなければいけないのに対して、独立成分分析では軸は直交しなくてもよいという点が違う。独立成分分析では、データ分布の独立性を見るのだ。 独立成分分析は fastICA ( http://www.cis
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