fastica_R中的fastICA (提取组件) - 腾讯云开发者社区

学习笔记 | 独立成分分析[ICA, FastICA]及应用 1 背景说明 2 算法原理 2.1 ICA简介 2.2 形式化表达 3 算法步骤与代码 4 算法改进：FastICA...事实上，ICA算法从提出至今就处于不断改进的进程中，到现在，经典的ICA算法已经基本不再使用，而是被一种名为FastICA的改进算法替代。...图5 FastICA算法改进内容经实测，改进后的算法的确比之前的ICA算法快了很多，且效果更佳。...FastICA算法代码如下： function Z = FastICA(X) %FASTICA - The FastICA(Fast Independent Component Analysis) algorithm...”和“fastica_unmixed2.wav”是使用改进算法FastICA解混得到的结果。

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机器学习教程之独立成分分析：PCA的高阶版

四、独立成分分析无法确定的因素 4.1、信号分离 4.2、Hyvarinen对于ICA算法的描述五、独立成分分析的数据预处理六、ICA问题的经典解法，FastICA 6.1、负熵 6.2.FastICA...的单个独立成分解法 6.3.FastICA多个独立成分同时求解七、python-sklearn中的FastICA应用实例八、更多资源下载一、ICA的起源与最初的目标独立成分分析最初所希望解决的是极为复杂与困难的鸡尾酒问题...算法的论文中截取一些FastICA的应用案例，向大家说明独立成分分析的使用效果与原理 4.1、信号分离两组源信号所观测的混合信号 FastICA分离信号 4.2、Hyvarinen对于ICA算法的描述...但因为负熵的计算需要求累计分布，比较复杂，因此FastICA给出了负熵的估计式 6.2.FastICA的单个独立成分解法我们首先说一下在混合矩阵A中，单个混合向量的求解过程，然后再给出多个混合向量同步求解的计算方法...上面迭代过程中使用的函数g()通常选用为上式的a1常数取值为1～2 6.3.FastICA多个独立成分同时求解 FastICA多个独立同时求解，其实就是在迭代时同时对多个初始向量进行更新迭代。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

不知道为什么MAC安装R包时候总是出现gfortran错误

lgfortran clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation) make: *** [fastICA.so...] Error 1 ERROR: compilation failed for package ‘fastICA’ * removing ‘/Library/Frameworks/R.framework.../Versions/3.6/Resources/library/fastICA’ 对我们有很多年R语言经验的来说，这样的报错很明显，介绍我的mac电脑的fortran问题。...没有经验就会陷入进去，以为重点是下面的报错信息； Warning messages: 1: In install.packages(...) : installation of package ‘fastICA...lib/gcc/9/* /usr/local/gfortran/lib/gcc/x86_64-apple-darwin15/6.1.0 最后就成功啦 BiocManager::install("fastICA

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独立成分分析（Independent Components Analysis）「建议收藏」

(2,1,1); plot(M1); % plot mixing 1 subplot(2,1,2); plot(M2, 'r'); % plot mixing 2 figure; c = fastica...([M1;M2]); % compute and plot unminxing using fastICA subplot(1,2,1); plot(c(1,:)); subplot...(1,2,2); plot(c(2,:)); 然后我们将其线性混合，上面的为A – 2*B下面的为1.73*A+3.41*B 之后使用fastica函数，就将两个源分开了：完整的工程在这里下载：...http://research.ics.aalto.fi/ica/fastica/code/dlcode.html 当然，在真正使用ICA算法之前，通常要白噪声化数据，意思是删除掉数据中所有的相关性。

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盲信号分离

FastICA是一种常用的独立成分分析算法，可以用于数据降维、信号处理和机器学习等领域，具有计算简单、收敛速度较快、鲁棒性好以及占用内存小等优点。...本篇文章中，我们将介绍FastICA的优化目标及迭代过程。FastICA算法的本质属于目标函数+优化算法，具体求解的思路为：通过迭代的方式，不断更新满足J(W)最小化的W矩阵。...emd(signal,'Display',0,'MaxNumIMF',4);time=(0:1:length(signal)-1)/256;% 对IMF成分进行ICA分析[icasig, A, W] = fastica

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PCA，K-PCA，ICA你真的知道吗？

ICA的实现可以借助R包fastICA。其主要的函数是fastICA。具体参数如下： ?...S <- matrix(runif(10000), 5000, 2) A <- matrix(c(1, 1, -1, 3), 2, 2, byrow= TRUE) X <- S %*% A a <- fastICA...x1 <- mvrnorm(n = 1000, mu = c(-1, 2),Sigma = matrix(c(10, 3, 3, 1), 2, 2)) X <- rbind(x, x1) a <- fastICA

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ICA简介：独立成分分析

有了这些知识，我想和你一起做一个实际的例子来展示 ICA 算法的实际应用，使用 R 中一个叫做 fastICA 的函数。...# install fastICA package in R install.packages("fastICA") # load required libraries library(MASS) #...To use mvrnorm() library(fastICA) 我们创建了两个随机数据集：信号 1 和信号 2，可以将其想象为来自我们两个鸡尾酒组的语音信号： # random data for...因此我们想将它们分开，最终得到两个独立的信号： # apply fastICA function to identify independent signals measurements <- t(rbind...(x1,x2)) estimation <- fastICA(measurements, 2, alg.typ = "parallel", fun = "logcosh", alpha = 1, method

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R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

实验结果表明，利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。...读取数据 read.csv("train_final.csv") head(data) 独立成分分析方法（fastICA）首先对于d维的随机变量 x∈Rd×1 ，我们假设他的产生过程是由相互独立的源...采用独立成分分析方法（fastICA），得到矩阵W,A和ICs等独立成分结果（是否需要pca降维？）。

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10种常用降维算法源代码(python)

FastICA ? 10. SVD github链接如下: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes

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【Briefings in Bioinformatics】四篇好文简读-专题25

本文提出了一种基于自编码器网络和快速独立分量分析(FastICA)的单细胞高斯混合聚类方法scGMAI方法。...具体来说，scGMAI利用自动编码器网络从scRNA-Seq数据中重构基因表达值，并利用FastICA来降低重构数据的维数。

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使用Python进行数据降维｜线性降维

寻找的是最能使数据的相互独立的方向，而PCA仅要求方向是不相关的 PCA认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；ICA则不要求样本呈高斯分布相关Python代码 sklearn.decomposition.FastICA...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal from sklearn.decomposition import FastICA...np.array([[1, 1, 1], [0.5, 2, 1.0], [1.5, 1.0, 2.0]]) # 混合矩阵 X = np.dot(S, A.T) # 生成观测信号源 # ICA模型 ica = FastICA

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ICA | 用RNN-ICA探索功能核磁内在网络模型的时空动力学

先看一下iCA的python实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import FastICA...image.png ica = FastICA(n_components=4) u = ica.fit_transform(mix.T) print(ica.n_iter_) ax1 = plt.subplot...ax4 = plt.subplot(414) ax1.plot(u[:,0]) ax2.plot(u[:,1]) ax3.plot(u[:,2]) ax4.plot(u[:,3]) 通过sklearn的fastICA...发现结果也是和源信号非常类似的 ica = FastICA(n_components=4) ica.fit(mix.T) w = ica.components_ u = np.dot(w,mix) ax1

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【视频】R语言支持向量回归SVR预测水位实例讲解|附代码数据

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。...实验结果表明，利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。...读取数据 read.csv("train_final.csv") head(data) 独立成分分析方法（fastICA）首先对于d维的随机变量 x∈Rd×1 ，我们假设他的产生过程是由相互独立的源...采用独立成分分析方法（fastICA），得到矩阵W,A和ICs等独立成分结果（是否需要pca降维？）。

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【学习笔记】sklearn库基本功能介绍

decomposition.TruncatedSVD 字典学习 decomposition.SparseCoder 因子分析 decomposition.FactorAnalysis 独立成分分析 decomposition.FastICA

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10 种常用的降维算法源代码(python)

FastICA 10. SVD github链接如下: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes

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10 种常用的降维算法源代码(python)

FastICA 10.

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脑电图伪迹去除方法汇总

经典的ICA算法有：FastICA算法、JADE算法、扩展最大熵算法以及informax算法。上述为《脑电信号分析方法与脑机接口技术》学习笔记

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ONCOCNV软件思路分析之control处理

amplicon，这种个别sample中amplicon的变化并不是实验偏差造成的每两两样品间作线性回归，计算预测值，如果实际值比预测值低2NRC，那么在ICA中不考虑该amplicon ICA 使用fastICA...各主成分解释变异的比例（使用主成分函数princomp计算,fastICA中没有显示）所以只取一个主成分，计算各个主成分与amplicon在所有样品中平均logNRC的相关系数，取最大的一个主成分作为主成分...clustering to detect gender of control samples library(MASS) library(scales) #for graph transparency library(fastICA...,] #do ICA1 to for remaining points: X<-observations #observations are in LOG scale a <- fastICA

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机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

from sklearn.decomposition import FastICA ica = FastICA(n_components=1, whiten='unit-variance') ica_transformed...ica_transformed[:, 0], np.zeros((100,1)), c=y, s=50, cmap='plasma') plt.title('First component after applying FastICA

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独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）原理及代码实现

% Input：X 行变量维数，列采样个数；需要对原始矩阵转置 % Output：Sources重构的原信号, Q白化矩阵, P白化信号解混矩阵 function [Sources, Q, P] = FastICA...dim, numSample] = size(X); Xcov = cov(X'); [U, lambda] = eig(Xcov); Q = lambda^(-1/2)*U'; Z = Q*X; % FastICA...Xnormal, XnormalMean, XnormalStd); % 正常数据计算解混矩阵W % P = rand(dim,dim)*100; load('P.mat'); [S, Q, P] = FastICA

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