Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la kurtosis dans ICA?
- Comment déterminez-vous le nombre de composants dans ICA?
- Quelle est la différence entre PCA et ICA?
Qu'est-ce que la kurtosis dans ICA?
L'ICA décompose un signal multivarié en composants «indépendants» à travers 1. rotation orthogonale et 2. Maximiser l'indépendance statistique entre les composants d'une manière ou d'une autre - une méthode utilisée consiste à maximiser la non-gaussanie (kurtosis).
Comment déterminez-vous le nombre de composants dans ICA?
U = eig (cov (d)); k = 31; sum (u ((end-k + 1): end)) / sum (u); où u est le vecteur des valeurs propres de la matrice de covariance de votre échantillon dans l'ordre inverse, D est vos données et k est le nombre de composants que vous utilisez.
Quelle est la différence entre PCA et ICA?
PCA vs ICA
Plus précisément, l'ACP est souvent utilisée pour comprimer les informations I.e. réduction de la dimensionnalité. Tandis que l'ICA vise à séparer les informations en transformant l'espace d'entrée en une base maximale indépendante.
