Howtosignalprocessing
- Como fazer análise de componentes independentes?
- Como você realiza a ICA?
- Por que a ICA é melhor que o PCA?
- O que é análise independente de componentes usados para?
Como fazer análise de componentes independentes?
No processamento de sinal, a Análise de Componentes Independentes (ICA) é um método computacional para separar um sinal multivariado em subcomponentes aditivos. Isso é feito assumindo que no máximo um subcomponente é gaussiano e que os subcomponentes são estatisticamente independentes um do outro.
Como você realiza a ICA?
Para executar a ICA, podemos usar o pacote Fastica R. Temos que instalar o pacote FASTA em R ou R Studio. Uma matriz de dados com n linhas representando observações e colunas P representando variáveis. Número de componentes a serem extraídos.
Por que a ICA é melhor que o PCA?
PCA vs ICA
Especificamente, o PCA é frequentemente usado para comprimir informações i.e. redução de dimensionalidade. Enquanto a ICA visa separar as informações transformando o espaço de entrada em uma base máxima independente.
O que é análise independente de componentes usados para?
A Análise de Componentes Independentes (ICA) é uma técnica que permite a separação de uma mistura de sinais em suas diferentes fontes, assumindo a distribuição de sinal não gaussiana (Yao et al., 2012). A ICA extrai as fontes explorando a independência subjacente aos dados medidos.
