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獨(dú)立分量分析(ICA)是通過分析多維觀測數(shù)據(jù)之間的高階統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，找出相互獨(dú)立
的隱含信息成份，從而可以去除分量間的高階冗余以及提取獨(dú)立的信源。數(shù)據(jù)挖掘是近年來計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它是一個(gè)非平凡的模式辨識(shí)過程，從大量的數(shù)據(jù)中尋求正確的、新穎的、具有內(nèi)在價(jià)值的、和最終可解釋的模式。復(fù)雜數(shù)據(jù)的出現(xiàn)迫切要求新的特征處理技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘書中卻常將降維技術(shù)忽略。通過分析ICA 的現(xiàn)有算法基礎(chǔ)上提出一種降維的算法，該算法基于負(fù)熵判據(jù)。
的隱含信息成份，從而可以去除分量間的高階冗余以及提取獨(dú)立的信源。數(shù)據(jù)挖掘是近年來計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它是一個(gè)非平凡的模式辨識(shí)過程，從大量的數(shù)據(jù)中尋求正確的、新穎的、具有內(nèi)在價(jià)值的、和最終可解釋的模式。復(fù)雜數(shù)據(jù)的出現(xiàn)迫切要求新的特征處理技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘書中卻常將降維技術(shù)忽略。通過分析ICA 的現(xiàn)有算法基礎(chǔ)上提出一種降維的算法，該算法基于負(fù)熵判據(jù)。
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