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独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）是一种利用统计原理进行计算的方法，它是一个线性变换，这个变换把数据或信号分离成统计独立的非高斯的信号源的线性组合。
独立成分分析的最重要的假设就是信号源统计独立，并且这个假设在大多数盲信号分离（blind signal separation）的情况中符合实际情况；即使当该假设不满足时，仍然可以用独立成分分析来把观察信号统计独立化，从而进一步分析数据的特性。
资料来源：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/726313
2021-11-03 15:37:05赞同 展开评论 打赏
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