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独立成分分析について
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私も，現在ICAについて勉強しています．私が周りに勧められて読んでいる本が「詳解 独立成分分析」です（私は現在，第8章まで読んでいます）． この本は洋書の翻訳ですが，非常に分かりやすい訳でおすすめです．また，内容も確率論の基礎知識から導入してくれているので，ほとんど他の本を参照する必要がありません． 実際に私は確率論が非常に苦手でしたが，この本のおかげで大幅に理解を深める事が出来ました． すごいイメージだけの話しをすると，ICAはまず，データに中心化（平均が0）と白色化（無相関で分散が1）を施し，そのデータが最もガウス性分布から離れるよう（中心極限定理から非ガウス性の最も大きいデータは独立成分であると予測される）な直交変換を何らかの方法で（尖度やネゲントロピーを尺度に用いたバッチアルゴリズムやオンラインアルゴリズム）求めることになります． 私もまだ良く分かっていませんので，お互いに頑張って行きましょう．
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補足
お早い御返事、誠にありがとうございます。 独立成分分析ついて、 「複数の情報が混在している信号をそれぞれ分離することができる。」 ということしか分かっていません。 すみません。 本当に知識はゼロです・・・