學習筆記，僅供參考，有錯必糾

---

文章目錄

• • 分解信號的分量(矩陣分解問題)
  • • 獨立成分分析(ICA)

---

分解信號的分量(矩陣分解問題)

獨立成分分析(ICA)

獨立成分分析將一個多變量信號分離成最大程度獨立的可加子成分，它在scikit-learn中使用 Fast ICA 算法實現。通常情況下，ICA不是用來降維的，而是用來分離疊加信號的。由于ICA模型不包括噪聲項，為了使模型正確，必須應用白化(whitening )。這可以通過內部使用whiten參數或使用PCA變體之一手動完成。

它通常用于分離混合信號(即盲信源分離問題)，如下例所示：

ICA也可以用作另一種非線性分解，即找到一些具有稀疏性的分量:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part50)--独立成分分析(ICA)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。