%0 Journal Article
%T 用ica提取高维科学数据的特征
%A 聂琨坤 傅彦？
%J 计算机科学
%D 2004
%X 独立分量分析(ica)是基于数据高阶统计特性的一种线性变换手段。目前，已广泛应用于盲信号分离和图像识别。文章将此技术引入到科学数据挖掘领域，以求解决预处理中高维复杂特征的提取问题。提出了ica结合主成分分析(pca)的特征提取步骤，并结合科学数据集量大的特点给出了一种快速收敛算法—fastica。最后指出ica特征提取技术可以应用于高维科学数据挖掘，并且较传统的特征提取技术有更高的准确率。
%K 独立分量分析ica特征提取科学数据挖掘盲信号分离图像识别
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=10707151&flag=1