郭崇慧
独立成分分析(ICA)
2009-1-13 10:37
阅读:26564
标签:数据挖掘, 独立成分分析, 盲源分离问题, 数据分析

独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)是近年来出现的一种强有力的数据分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义,其思想最早是由HeranltJutten1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长,然而无论从理论上还是应用上,它正受到越来越多的关注,成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看,它的应用领域与应用前景都是非常广阔的,目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。

ICA是一种用来从多变量(多维)统计数据里找到隐含的因素或成分的方法,被认为是主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和因子分析(Factor Analysis)的一种扩展。对于盲源分离问题,ICA是指在只知道混合信号,而不知道源信号、噪声以及混合机制的情况下,分离或近似地分离出源信号的一种分析过程

 

 

参考文献 

 

1.         Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E. (2001). Independent Component Analysis. John Wiley, New York.

2.         Roberts S J, Everson, R. (2001). Independent component analysis: principles and practice. Cambridge University Press.

3.         Comon P. Independent component analysis a new concept? Signal Processing, 1994, 36: 287-314.

4.         Herault J, Jutten C. Space or time adaptive signal processing by neural network models. International Conference On Neural Networks for Computing. Utah, USA, 1986.



图片引自:http://amouraux.webnode.com/research-interests/research-interests-erp-analysis/blind-source-separation-bss-of-erps-using-independent-component-analysis-ica/

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网友评论7 条评论
请问如果是对形如y=xa的x,y进行非高斯信息的提取可以用ICA吗,那提取的时候是同时进行还是单独进行啊?谢谢啦
博主回复:这个问题好像不适于用ICA。

2010-11-20 16:21
郭老师,请教下您ICA提取出来的是非高斯信息,那对于高斯信息是不是就不适合用ICA进行特征提取呢,由于是初学,对于适用范围我很迷惑,谢谢了
博主回复:多道源信号中有一道是高斯信号可以,但多道高斯信号ICA就不灵了。

2010-10-30 22:15
郭老师您好!想请教一下你对相依成分分析(DCA)有研究吗?
博主回复:没有研究。

2010-09-27 09:34
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