PCA と ICA の両方が次元削減に使用され、PCA では主成分が直交している (必ずしも独立しているとは限りません) ことを知っていますが、ICA ではそれらは独立しています。PCA ではなく ICA を使用する方がよい場合を明確にしてください。
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ICAは次元削減手法ではありません。ICA は畳み込み信号の分離に使用され、入力空間よりも次元が小さい可能性がありますが、これはむしろ副産物です。、そのように目指していません。したがって、ICA と PCA の適用分野は異なります。PCA は通常、(2 つの主成分を選択して) 高次元データを視覚化するため、または単純に特定の方法で処理できる次元に縮小するために使用されます。一方、ICA は、重度に畳み込まれた信号があり、それらを分離したい場合に使用されます。たとえば、同じ部屋で 2 人の人が話し、2 つのマイクで録音された場合などです。ICA は各スピーカーを分離できますが、PCA は失敗します。同様に、ICA は非ガウスの畳み込み信号を探します。そのため、データが少なくともある程度妥当な範囲 (ガウスの性質) である場合、この構造を破壊します (これは真実ではないという前提があるため)。
于 2016-05-25T19:47:33.247 に答える