用ICA提取高维科学数据的特征

摘要：

独立分量分析(ICA)是基于数据高阶统计特性的一种线性变换手段.目前,已广泛应用于盲信号分离和图像识别.文章将此技术引入到科学数据挖掘领域,以求解决预处理中高维复杂特征的提取问题.提出了ICA结合主成分分析(PCA)的特征提取步骤,并结合科学数据集量大的特点给出了一种快速收敛算法一FastICA.最后指出ICA特征提取技术可以应用于高维科学数据挖掘,并且较传统的特征提取技术有更高的准确率.

关键词：独立分量分析(ICA)、特征提取、科学数据挖掘

所属期刊栏目：31

分类号：Q1-;O21

在线出版日期：2004-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：167-168