独立成分分析ICA系列3:直观解释与理解

2023-12-02 12:18

本文主要是介绍独立成分分析ICA系列3:直观解释与理解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

服从均匀分布的独立成分sl和s2的联合分布.其中横坐标表示s1,纵坐标表示s2

为了进一步解释ICA的统计模型,考虑服从下列均匀密度分布的两个互相独立的随机变量:

这个联合分布是在一个方形上均匀分布的,其中样本点是从这个分布随机取样得到的。

现在如果用混合矩阵:

将源信号s1和s2混合,就得到混合信号xI和x2,他们的联合分布见下图.从上图可以看出随机变量s1和s2是相互独立的,因为如果给定s1的任何一个值,我们不能断定s2的任何信息而将两个随机变量sl和s2混合后得到混合变量x1和22,则x1和x2之间就不是独立的了,因为当给定xl的取值后就可能得到zx2的信息,比如在下图的四个角处,x1和x2的关系就是已经确定了

观测混合信号。x1和x2的联合分布.其中横坐标表示x1,纵坐标表示x2。
估计ICA数据模型的问题现在成为仅利用混合x1和x2的信息来估计混合矩阵A.实际上,我们可以通过观察上图来直观的估计矩阵A:平行四边形的边的方向就是混合矩阵A的列所指的方向.这样独立成分分析的解可以通过确定混合方向来得到,但在标准的ICA中这样的计算是较为复杂的,我们可以寻找更为方便,计算简单的算法,这里只
给出ICA的直观解释.对于复杂的情况,特别是稀疏超完各问题,我们可以通过一些这样的几何解释来帮助问题的解决。

参考文献:史振威. (2005). 独立成分分析的若干算法及其应用研究. (Doctoral dissertation, 大连理工大学).

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