Aapo Hyvärinen

Was ist die Unabhängige Komponentenanalyse?

Die Unabhängige Komponentenanalyse (ICA) ist ein statistisches und rechnergestütztes Verfahren zur Aufdeckung verborgener Faktoren, die einer Reihe von Zufallsvariablen, Messungen oder Signalen zugrunde liegen.

Die ICA definiert ein generatives Modell für die beobachteten multivariaten Daten, die in der Regel als eine große Datenbank von Stichproben vorliegen. In dem Modell wird davon ausgegangen, dass die Datenvariablen lineare Mischungen einiger unbekannter latenter Variablen sind, und das Mischsystem ist ebenfalls unbekannt. Es wird davon ausgegangen, dass die latenten Variablen nongaußförmig und voneinander unabhängig sind, und sie werden als unabhängige Komponenten der beobachteten Daten bezeichnet. Diese unabhängigen Komponenten, auch Quellen oder Faktoren genannt, können durch ICA gefunden werden.

ICA ist oberflächlich betrachtet mit der Hauptkomponentenanalyse und der Faktoranalyse verwandt. ICA ist jedoch eine viel leistungsfähigere Technik, die in der Lage ist, die zugrundeliegenden Faktoren oder Quellen zu finden, wenn diese klassischen Methoden vollständig versagen.

Die mit ICA analysierten Daten können aus vielen verschiedenen Anwendungsbereichen stammen, einschließlich digitaler Bilder, Dokumentendatenbanken, wirtschaftlicher Indikatoren und psychometrischer Messungen.In vielen Fällen sind die Messungen als eine Reihe paralleler Signale oder Zeitreihen gegeben; der Begriff blinde Quellentrennung wird verwendet, um dieses Problem zu charakterisieren. Typische Beispiele sind Mischungen von gleichzeitigen Sprachsignalen, die von mehreren Mikrofonen aufgenommen wurden, Gehirnströme, die von mehreren Sensoren aufgezeichnet wurden, Interferenzradiosignale, die an einem Mobiltelefon ankommen, oder parallele Zeitreihen, die aus einem industriellen Prozess gewonnen wurden.

Weitere Informationen über ICA finden Sie unter den folgenden Links:

Kurzerläuterung Tutorial Paper (auch auf Japanisch)

und insbesondere:

Independent Component Analysis: The Book

Um ICA tatsächlich mit Ihren Daten durchzuführen, können Sie das

FastICA MATLAB-Paket

verwenden.

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