När det gäller problem med små urvalsstorlekar som utseendebaserad igenkänning har empiriska studier visat att ICA-prognoser har en trivial effekt på att förbättra igenkänningsprestandan över vitnat PCA. Vad som orsakar ICA:s ineffektivitet är dock fortfarande en öppen fråga. I denna studie, vi får reda på att detta lilla urval storleksproblem av ICA orsakas av en speciell fördelningsfenomen av de högdimensionella vitnade data: alla datapunkter är lika avlägsna, och nästan vinkelrät mot varandra. I denna situation tenderar ICA-algoritmer att extrahera de oberoende funktionerna helt enkelt genom de projektioner som isolerar enstaka eller mycket få prover isär och samlar alla andra prover runt ursprunget, utan några bekymmer på klusterstrukturen. Vår jämförande studie visar vidare att ICA-projektionerna vanligtvis producerar vilseledande egenskaper, vars generaliseringsförmåga i allmänhet är sämre än de som härleds genom slumpmässiga projektioner. Således är ytterligare urval av ICA-funktioner möjligen meningslöst. För att ta itu med svårigheten att sträva efter lågdimensionella drag inför vi en lokal strategi som tillämpar lokalitetsbevarande projektioner i det högdimensionella vita rummet. Experimentella resultat visar att lokalitetsjakten presterar bättre än ICA och andra konventionella metoder, såsom Eigenfaces, Laplacianfaces och Fisherfaces.
För att ta itu med svårigheten slumpmässig jakt och lokal jakt metoder tillämpades REF.
The small sample size problem of ICA : A comparative study and analysis
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}