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ICA (独立成分分析)
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2016-09-29 01:57:40
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介绍
独立成分分析
(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介
X=AS
X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,
矩阵
A被称为
混合矩阵
。
ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U。
U=WX=WAS
过程
编辑
(1)对输入数据进行中心化和白化预处理
X*=X-u
经过白化变换后的样本数据为
Z=Wz X*
(2)从白化样本中求解出解混矩阵W
通过优化目标函数的方法得到W
(3)得到独立的基向量U
U=WX
应用:表情分类
得到基向量U后,任何一个样本可用U的线性组合来表示。
线性组合的系数即Xi向U上的投影系数:
Ei=UXi‘
训练样本和测试样本可分别得到Ei和Etest。
然后选择合适的分类器,就可以进行分类。最简单的即为
最近邻分类器(NNC)
:用距离参数表示训练集模板与测试样本的差异,认为测试样本与满足最小距离的训练样本属于同一种表情。
参考:
http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/36366817
http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/36621893
ICA (独立成分分析)
标签:
原文地址:http://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/5918436.html
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