Howtosignalprocessing
- Bagaimana melakukan analisis komponen independen?
- Bagaimana Anda melakukan ICA?
- Mengapa ICA lebih baik dari PCA?
- Untuk apa analisis komponen independen digunakan?
Bagaimana melakukan analisis komponen independen?
Dalam pemrosesan sinyal, analisis komponen independen (ICA) adalah metode komputasi untuk memisahkan sinyal multivariat menjadi subkomponen aditif. Ini dilakukan dengan mengasumsikan bahwa paling banyak satu subkomponen adalah Gaussian dan bahwa subkomponen secara statistik independen satu sama lain.
Bagaimana Anda melakukan ICA?
Untuk melakukan ICA, kami dapat menggunakan paket Fastica R. Kami harus menginstal paket Fastica di studio R atau R. Matriks data dengan n baris yang mewakili pengamatan dan kolom P yang mewakili variabel. Jumlah komponen yang akan diekstraksi.
Mengapa ICA lebih baik dari PCA?
PCA vs ICA
Secara khusus, PCA sering digunakan untuk mengompres informasi i.e. Pengurangan dimensi. Sementara ICA bertujuan untuk memisahkan informasi dengan mengubah ruang input menjadi basis independen secara maksimal.
Untuk apa analisis komponen independen digunakan?
Analisis Komponen Independen (ICA) adalah teknik yang memungkinkan pemisahan campuran sinyal ke dalam sumber yang berbeda, dengan mengasumsikan distribusi sinyal non Gaussian (Yao et al., 2012). ICA mengekstrak sumber dengan mengeksplorasi independensi yang mendasari data yang diukur.
