獨(dú)立成分分析independentcomponentanalysisica(存儲(chǔ)版)
【正文】 法更簡單，一般會(huì)在采用具體算法前進(jìn)行預(yù)處理。 TE x x I?? ?39。 39。( )TTW E x g W x E g W x w? ??/ || ||W W W???FastICA算法 (多個(gè)分量） ? 使用上面的算法可以求出一個(gè)獨(dú)立分量，重復(fù)使用上面的算法即可求出多個(gè)獨(dú)立分量，為避免所有調(diào)用趨近一個(gè)值，需充分利用獨(dú)立性的特點(diǎn)，在此使用的是輕級(jí)獨(dú)立性－－不相關(guān)。 ? 經(jīng)濟(jì)及其它時(shí)間序列。 ? 有人將其用于人臉識(shí)別，代替 PCA做特征提取，發(fā)現(xiàn)識(shí)別效果要好。 ? ICA的目的是找到這樣一組分量表示，使得個(gè)分量最大化獨(dú)立，能夠發(fā)現(xiàn)一些隱藏因素。 信道 用 戶 用 戶 特征提取 ? x=As ,如果我們把 A的每一列 Ai 當(dāng)作一個(gè)特征， s是系數(shù)向量，則 可以用于特征提取。一些人為動(dòng)作會(huì)造成噪聲（如眨眼、張嘴等）。 ? 采用度量函數(shù)為： ? 基于固定點(diǎn)迭代的方法找到 WTx度量函數(shù)的最大值。 39。 ? ?39。 ? 另一種近似： V是均值為零，方差為 1的高斯隨機(jī)變量， G是非二次函數(shù) 常取為： 計(jì)算簡單快速，而且具有魯棒性。 ? ICA 數(shù)值優(yōu)化問題。 用概率密度函數(shù)描述： 性質(zhì)：給定兩函數(shù) h1和 h2有： ? 不相關(guān) ：兩隨機(jī)變量是不相關(guān)的，如果 ? 獨(dú)立的肯定不相關(guān)，不相關(guān)的未必獨(dú)立，即獨(dú)立是比不相關(guān)更強(qiáng)的約束。 獨(dú)立成分分析 Independent Component Analysis （ ICA） 齊娟 2021529 主要內(nèi)容 ? ICA定義 ? ICA模型 ? ICA原理 ? ICA算法 ? ICA應(yīng)用 ? PCAamp。 Illustration of ICA ?通過 x的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，作一些假設(shè)的條件下 ,可以估計(jì)出 A和 s 統(tǒng)計(jì)概念 ? 獨(dú)立 ：兩個(gè)隨機(jī)變量 y1和 y2是相互獨(dú)立的，如果 y1的值不能為 y2提供任何信息，反之亦成立。 ? 問題轉(zhuǎn)化為求解 w，它最大化 wTx的 nonGaussianity性。 Negentropy的近似 ? 經(jīng)典近似： 和 Kurtosis有同樣的缺點(diǎn)：不魯棒。 ? 方法：特征值分解（ EVD） ? 變換后 A為正交矩陣 A‘： 根據(jù)正交矩陣性質(zhì)，正交矩陣自由度為 n(n1)/2，將需要估計(jì)的矩
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