> ML_ALGORITHM // INDEPENDENT-COMPONENT-ANALYSIS_v1.0
Bağımsız Bileşenler Analizi (FastICA)
Çok değişkenli bir sinyali, normal olmayan istatistiksel bağımsızlığı maksimize ederek toplamsal alt bileşenlere ayıran ayrıştırma tekniği.
Linear Decompositionclassical-unsupervisedhigh-intrinsicsmall (<1k)
Tüm Algoritmalara DönHesaplama Karmaşıklığı
Eğitim (Training):O(n * p^2 * iterations)
Çıkarım (Inference):O(p * components)
Donanım Karakteristiği
CPU Uygunluğu:Evet
GPU Zorunluluğu:Hayır
Bellek Ayak İzi:low
Açıklanabilirlik ve Veri
Açıklanabilirlik Düzeyi:high-intrinsic
Eğitim Verisi İhtiyacı:small (<1k)
Açıklanabilirlik Değerlendirmesi
Fiziksel olarak anlamlı temel bağımsız kaynak sinyallerini kurtaran bir ayrıştırma matrisi üretir.
Uygun Görevler ve Desteklenen Modaliteler
Uygun Görevler:
feature extractionsignal processing
Desteklenen Modaliteler:
tabularaudiotime-series
Uygulayıcı Kütüphaneler
Temel Literatür & Yayınlar
Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Birden fazla Gauss kaynağını ayıramaz çünkü Gauss kaynaklarının doğrusal kombinasyonları Gauss kalır