Statistiques et Big Data ica

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Quelle est la relation entre l'analyse en composantes indépendantes et l'analyse factorielle?

Je suis novice en Analyse de Composants Indépendants (ICA) et n’ai qu’une compréhension rudimentaire de la méthode. Il me semble que l’ACI est semblable à l’analyse factorielle (AF) à une exception près: l’ACI suppose que les variables aléatoires observées sont une combinaison linéaire de composants / facteurs indépendants non gaussiens, …

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Comprendre l'analyse des composants indépendants

J'ai vu et apprécié la question Comprendre l'analyse des composants principaux , et maintenant j'ai la même question pour l'analyse des composants indépendants. Je veux dire que je veux poser une question complète sur les façons intuitives de comprendre l'ICA? Je veux le comprendre . Je veux en comprendre le …

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Séparation aveugle de la source du mélange convexe?

Supposons que je sources indépendantes, X 1 , X 2 , . . . , X n et I observent m mélanges convexes: YnnnX1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nmmmOui1. . .Ouim= a11X1+ a12X2+ ⋯ +a1 nXn=am 1X1+ am 2X2+ ⋯ + am nXnOui1=une11X1+une12X2+⋯+une1nXn...Ouim=unem1X1+unem2X2+⋯+unemnXn\begin{align} Y_1 &= a_{11}X_1 …

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Comment sélectionner le nombre de composants pour une analyse indépendante des composants?

En l'absence de bonnes suppositions a priori sur le nombre de composants à demander dans Independent Components Analysis, je cherche à automatiser un processus de sélection. Je pense qu'un critère raisonnable pourrait être le nombre qui minimise les preuves globales de corrélation entre les composantes calculées. Voici le pseudocode de …

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Cartes propres PCA, ICA et laplacienne

Question Je suis très intéressé par la méthode des cartes propres laplaciennes. Actuellement, je l'utilise pour réduire les dimensions de mes ensembles de données médicales. Cependant, j'ai rencontré un problème en utilisant la méthode. Par exemple, j'ai quelques données (signaux spectraux) et je peux utiliser PCA (ou ICA) pour obtenir …

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Utilisation de kurtosis pour évaluer l'importance des composants à partir d'une analyse indépendante des composants

Dans PCA, les valeurs propres déterminent l'ordre des composants. Dans ICA, j'utilise kurtosis pour obtenir la commande. Quelles sont les méthodes acceptées pour évaluer le nombre (étant donné que j'ai la commande) de composants qui sont singuliers en dehors des connaissances préalables sur le signal?

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L'ICA doit-il d'abord exécuter PCA?

J'ai passé en revue un article basé sur l'application disant que l'application de l'APC avant d'appliquer l'ICA (en utilisant le package fastICA). Ma question est la suivante: ICA (fastICA) nécessite-t-il que PCA soit exécuté en premier? Ce document mentionne que ... il est également soutenu que la pré-application de l'ACP …

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Indépendance linéaire vs indépendance statistique (PCA et ICA)

Je lis cet article intéressant sur l'application de l'ICA aux données d'expression génique. Les auteurs écrivent: [T] il n'est pas nécessaire que les composants PCA soient statistiquement indépendants. C'est vrai, mais les PJ sont orthogonaux, n'est-ce pas? Je suis un peu flou quant à la relation entre l'indépendance statistique et …

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