用ica提取高维科学数据的特征

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。