Den oberoende komponentanalysen (ICA) av en slumpmässig vektor består av att söka efter en linjär transformation som minimerar det statistiska beroendet mellan dess komponenter. För att definiera lämpliga sökkriterier används utbyggnaden av ömsesidig information som en funktion av kumulanter av ökande order. En effektiv algoritm föreslås, som gör det möjligt att beräkna ICA av en datamatris inom en polynom tid. Begreppet lCA kan faktiskt ses som en utvidgning av den huvudsakliga komponentanalysen (PCA), som endast kan införa självständighet upp till den andra ordningen och följaktligen definierar riktningar som är ortogonala. Potentiella tillämpningar av ICA inkluderar dataanalys och kompression, Bayesian detektion, lokalisering av källor, och blind identifiering och dekonvolution.  Zusammenfassung Ordförande
Den seminala oberoende komponentanalysen (ICA) REF-faktorer signalen in i statistiskt oberoende komponenter.
Independent component analysis , A new concept ? *
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}