独立分量分析及其在数据挖掘中的应用

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近年来,伴随盲信号分离问题产生的独立分量分析(Independent Com-ponent Analysis,简称为ICA)理论己逐渐成为统计信号处理中的一个研究热点,并正迅速成为多维数据分析的一个有力工具。独立分量分析算法根本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性,找出相互独立的隐含信息成份,完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取。与其他方法相比较,独立分量分析的突出特点是:它以分量间相互独立为分离准则,在源数据和混合方式均未知的前提下,尽可能无失真的从观测数据中分离出隐含的独立信源。这一特点使得独立分量分析方法在图像特征提取,压缩,模式识别和数据挖掘等领域中有着广泛的应用前景。数据挖掘是近年来计算机领域的研究热点。它是一个非平凡的模式辨识过程,它从大量的数据中寻求正确的、新颖的、具有内在价值的、和最终可解释的模式。海量科学数据不但数量巨大,而且特征复杂、维数高,向传统的数据挖掘预处理技术提出了挑战。复杂数据的出现迫切要求新的特征处理技术,而数据挖掘书中却常将降维技术忽略。本文针对当前情况结合实际系统详细介绍了特征空间组合优化技术,着重阐述了独立分量分析的降维技术。主要有以下几方面的工作:1. 描述了特征空间组合优化技术的基本思想,并对两种典型的优化判 据进行了阐述,给出了特征选择的算法。2. 详细概述了独立分量分析理论的研究和发展现状及存在的问题。3. 介绍了与独立分量分析研究密切相关的统计和信息论基本知识。4. 对独立分量分析优化算法进行了研究,重点讨论了基于非高斯性极 大原理和信息熵极大原理的两类有代表性的ICA算法,完成FastICA 算法的实现工作。5. 以科学数据挖掘实验系统为例介绍了数据挖掘的定义、发展和应用 系统的实现方法。
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