PCA PCA是一种线性变换方法,旨在通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的新变量,这些新变量称为主成分。 PCA的目标是找到数据集中方差最大的方向,并将数据投影到这些方向上,从而保留尽可能多的信息。 主成分是原始数据的线性组合,且各个主成分之间互不相关(即协方差为0)。 ICA ICA也是一种统计和计算技术
ICA是Instrument compressed air，仪表压缩空气，除了油分、露点、悬浮粒子外，没有微生物的要求；PCA是P...
PCA是一种线性组合方法,它能在尽可能好的代表原始数据的前提下,能过线性变换将高维空间的样本数据投影到低维空间,因其计算简单且便于分析而应用广泛。 表面缺陷检测特征 ICA的主要任务是给定一个维特征向量,确定一个×的变换矩阵(分离矩阵),使得变换后的向量的各分量满足互相统计独立的特性。ICA方法的关键是如何快速...
ICA (Independent Component Analysis):独立成分分析。 无监督学习,各个分量之间相互独立,利用数据的高阶统计信息而不是二阶信息得到用于信号分离的独立子空间。 DF (Diffusion maps):扩散映射。是一种非线性降维方法。 ICA和DF的原理及与PCA的区别参考:Trajectory inference analysis of scRNA-seq data...