Ich bin neu in der Independent Component Analysis (ICA) und verstehe die Methode nur ansatzweise. Es scheint mir, dass ICA der Faktoranalyse (FA) mit einer Ausnahme ähnlich ist: ICA geht davon aus, dass die beobachteten Zufallsvariablen eine lineare Kombination unabhängiger Komponenten / Faktoren...
Angenommen, ich habe unabhängige Quellen, und ich beobachte konvexe Gemische: X 1 , X 2 , . . . , X n m Y 1nnnX1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nmmmY.1. . .Y.m= a11X1+ a12X2+ ⋯ + a1 nXn= am 1X1+ am 2X2+ ⋯ +am nXnY1=a11X1+a12X2+⋯+a1nXn...Ym=am1X1+am2X2+⋯+amnXn\begin{align} Y_1 &=...
Ich habe die Frage Sinn der Hauptkomponentenanalyse gesehen und genossen , und jetzt habe ich die gleiche Frage für die unabhängige Komponentenanalyse. Ich meine, ich möchte eine umfassende Frage zu den intuitiven Möglichkeiten zum Verstehen von ICA stellen. Ich möchte verstehen es. Ich möchte den...
Ich habe vier unabhängige gleichmäßig verteilte Variablen a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , jeweils in [0,1][0,1][0,1] . Ich möchte die Verteilung von berechnen (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc. Ich habe die Verteilung von u2=4bcu2=4bcu_2=4bc zu f 2 ( u 2 ) = - 1
für die folgenden 3 Werte 222,1122,45444 WolframAlpha ergibt 0.706 Excel mit =SKEW(222,1122,45444)ergibt 1.729 Was erklärt den
Da keine guten A-priori-Vermutungen über die Anzahl der in der Analyse unabhängiger Komponenten anzufordernden Komponenten vorliegen, möchte ich einen Auswahlprozess automatisieren. Ich denke, dass ein vernünftiges Kriterium die Zahl sein könnte, die den globalen Beweis für die Korrelation zwischen...
In PCA bestimmen Eigenwerte die Reihenfolge der Komponenten. In ICA verwende ich Kurtosis, um die Bestellung zu erhalten. Was sind einige akzeptierte Methoden, um die Anzahl (sofern ich die Reihenfolge habe) von Komponenten zu bewerten, die abgesehen von Vorkenntnissen über das Signal von Bedeutung...
Ich interessiere mich sehr für die Laplace-Eigenkartenmethode. Derzeit verwende ich es zur Dimensionsreduzierung für meine medizinischen Datensätze. Bei der Verwendung der Methode bin ich jedoch auf ein Problem gestoßen. Zum Beispiel habe ich einige Daten (Spektren-Signale), ich kann PCA (oder...
Ich habe ein anwendungsbasiertes Papier gelesen, in dem es heißt, dass PCA vor der Anwendung von ICA angewendet wird (unter Verwendung des fastICA-Pakets). Meine Frage ist, erfordert ICA (fastICA), dass PCA zuerst ausgeführt wird? Dieses Papier erwähnte das ... wird auch argumentiert, dass die...
Nehmen wir also an, Sie werfen 10 Mal eine Münze und nennen diese 1 "Ereignis". Wenn Sie 1.000.000 dieser "Ereignisse" ausführen, wie hoch ist der Anteil der Ereignisse mit Köpfen zwischen 0,4 und 0,6? Die Binomialwahrscheinlichkeit würde bedeuten, dass dies ungefähr 0,65 ist, aber mein...
Welche Funktionen sollten in einem CAS vorhanden sein , der speziell auf Statistik ausgerichtet ist? Symbolische Algebra-Systeme wie Mathematica und Maple werden häufig für Kalkül-, Logik- und Physikprobleme verwendet, jedoch nur selten für Statistiken. Warum ist das? Welche statistischen...
Ich lese dieses interessante Papier über die Anwendung von ICA auf Genexpressionsdaten. Die Autoren schreiben: [T] Hier ist es nicht erforderlich, dass PCA-Komponenten statistisch unabhängig sind. Das stimmt, aber die PCs sind orthogonal, nicht wahr? Ich bin ein bisschen verschwommen, was die...
Dies ist eine direkte Fortsetzung meiner jüngsten Frage . ich eigentlich bekommen möchte, ist die Verteilung von , wobei in einheitlich sind . Nun wurde die Verteilung von im erwähnten Thread erfolgreich berechnet , und nennen wir es . Die Verteilung von ist einfach . Der letzte Schritt wäre, die...
PCA sucht nach Faktoren in Daten, die die erklärte Varianz maximieren. Die kanonische Korrelationsanalyse (CCA) ähnelt meines Wissens einer PCA, sucht jedoch nach Faktoren, die die Kreuzkovarianz zwischen zwei Datensätzen maximieren. Finden Sie also pca-ähnliche Faktoren, die zwei Datensätzen...