独立成分分析Independent component analysis (ICA)

前提假设

  1. 观测信号数目 ⩾ \geqslant 源信号数目1
  2. 源信号的各个分量之间相互统计独立1
  3. 源信号的各分量最多只允许有一个是高斯分布的1

轮子

ICA出现在sklearn文档第2章无监督学习(Unsupervised learning)的2.5.5节,详见目录如下:
独立成分分析Independent component analysis (ICA)_第1张图片


  1. 百度文库:ICA分析与应用 ↩︎ ↩︎ ↩︎

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