Howtosignalprocessing
- Cara Melakukan Analisis Komponen Bebas?
- Bagaimana anda melakukan ICA?
- Mengapa ICA lebih baik daripada PCA?
- Apakah analisis komponen bebas yang digunakan untuk?
Cara Melakukan Analisis Komponen Bebas?
Dalam pemprosesan isyarat, analisis komponen bebas (ICA) adalah kaedah pengiraan untuk memisahkan isyarat multivariate ke subkomponen tambahan. Ini dilakukan dengan mengandaikan bahawa pada kebanyakan subkomponen adalah Gaussian dan bahawa subkomponen secara statistik bebas antara satu sama lain.
Bagaimana anda melakukan ICA?
Untuk melaksanakan ICA, kita boleh menggunakan pakej fastica r. Kita mesti memasang pakej fastica di studio r atau r. Matriks data dengan baris N yang mewakili pemerhatian dan lajur p yang mewakili pembolehubah. Bilangan komponen yang akan diekstrak.
Mengapa ICA lebih baik daripada PCA?
PCA vs ICA
Khususnya, PCA sering digunakan untuk memampatkan maklumat i.e. pengurangan dimensi. Walaupun ICA bertujuan untuk memisahkan maklumat dengan mengubah ruang input menjadi asas yang bebas secara maksimal.
Apakah analisis komponen bebas yang digunakan untuk?
Analisis Komponen Bebas (ICA) adalah teknik yang membolehkan pemisahan campuran isyarat ke dalam sumber yang berbeza, dengan mengandaikan pengedaran isyarat bukan Gaussian (Yao et al., 2012). ICA mengekstrak sumber -sumber dengan meneroka kemerdekaan yang mendasari data yang diukur.
