Howtosignalprocessing
- O que a análise independente de componentes faz?
- O que é ICA e PCA?
- Como você vai diferenciar a técnica PCA e ICA?
- É a redução de dimensionalidade da análise de componentes independentes?
O que a análise independente de componentes faz?
A Análise de Componentes Independentes (ICA) é uma técnica estatística e computacional para revelar fatores ocultos subjacentes a conjuntos de variáveis, medições ou sinais aleatórios. A ICA define um modelo generativo para os dados multivariados observados, que normalmente são dados como um grande banco de dados de amostras.
O que é ICA e PCA?
Análise de componentes independentes (ICA)
Análise de componentes principais (PCA) ACI otimiza estatísticas de ordem superior, como curtose. O PCA otimiza a matriz de covariância dos dados que representam estatísticas de segunda ordem. ICA encontra componentes independentes. PCA encontra componentes não correlacionados.
Como você vai diferenciar a técnica PCA e ICA?
Embora o objetivo no PCA seja encontrar uma transformação linear ortogonal que maximize a variação das variáveis, o objetivo da ICA é encontrar a transformação linear, que os vetores de base são estatisticamente independentes e não-gaussianos.
É a redução de dimensionalidade da análise de componentes independentes?
A ICA é um método de redução de dimensão linear, que transforma o conjunto de dados em colunas de componentes independentes. Separação de fonte cega e o "problema da festa de coquetel" são outros nomes para isso. A ICA é uma ferramenta importante na análise de neuroimagem, fMRI e EEG que ajuda a separar os sinais normais dos anormais.
