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Independent Factor Analysis

机译:独立因素分析

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摘要

We introduce the independent factor analysis (IFA) method for recovering independent hidden sources from their observed mixtures. IFA general- izes and unifies ordinary factor analysis (FA), principal component anal- ysis (PCA), and independent component analysis (ICA), and can handle not only square noiseless mixing but also the general case where the num- ber of mixtures differs from the number of sources and the data are noisy.
机译:我们介绍了独立因素分析(IFA)方法,用于从其观察到的混合物中恢复独立的隐藏源。 IFA可以将常规因子分析(FA),主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)进行通用化和统一化,不仅可以处理方形无噪声混合,还可以处理多种混合物的一般情况不同于来源的数量,并且数据嘈杂。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |1999年第4期|p.803-851|共49页
  • 作者

    H. Attias;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:32:02

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