ICA的目的是找到这样一组分量表示，使得每个分量最大化独立，能够发现一些隐藏因素。由此可见，ICA的条件比PCA更强些。
匿名回答于2024-05-23 03:28:28
ICA旨在将多个混合信号分离为独立的成分，以揭示数据中的隐藏结构。它假设信号是相互独立的，适用于非高斯分布的数据。而PCA则通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中，以找到数据中的主要方差方向。
它适用于高斯分布的数据，并可用于降低数据维度、去除噪声和可视化数据。两者在数据处理和特征提取中都有广泛应用。
匿名回答于2024-05-18 01:44:34
