机器学习算法之ICA算法

 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下ICA算法。 ^_^

 
ICA独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义,其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。
机器学习算法之ICA算法
ICA从出现到现在虽然时间不长,然而无论从理论上还是应用上,它正受到越来越多的关注,成为国内外研究的一个热点。
  
ICA独立成分分析是一种用来从多变量(多维)统计数据里找到隐含的因素或成分的方法,被认为是PCA主成分分析(请参见人工智能(46))和FA因子分析的一种扩展。对于盲源分离问题,ICA是指在只知道混合信号,而不知道源信号、噪声以及混合机制的情况下,分离或近似地分离出源信号的一种分析过程。
机器学习算法之ICA算法
ICA算法概念:
  
ICA(IndependentComponent Analysis) 独立成分分析是一门统计技术,用于发现存在于随机变量下的隐性因素。ICA为给观测数据定义了一个生成模型。在这个模型中,其认为数据变量是由隐性变量,经一个混合系统线性混合而成,这个混合系统未知。并且假设潜在因素属于非高斯分布、并且相互独立,称之为可观测数据的独立成分。
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