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独立分量与因子旋转关系分析
引用本文:王刚,徐耀华,胡德文.独立分量与因子旋转关系分析[J].空军工程大学学报,2005,6(5):36-40.
作者姓名:王刚  徐耀华  胡德文
作者单位:空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,710077;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,710077;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073
基金项目:国家自然科学基金(60234030)、国家杰出青年科学基金(60225015)、高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划基金等资助项目
摘    要:解析独立分量分析和因子分析的基本原理,指出独立分量分析的本质是因子旋转,从理论上证实了Varimax和Onhomax等因子旋转与基于峭度的独立分量估计目标函数条件等价。考虑多种类型源信号的情况,提出了基于Varimax的独立分量估计方法。实验表明,在混合矩阵满足稀疏条件下该方法简单有效。

关 键 词:独立分量分析  因子分析  因子旋转  峭度
文章编号:1009-3516(2005)05-0036-05
收稿时间:2005-03-18
修稿时间:2005年3月18日

Analysis of the Relationship between Independent Component and Factor Rotation
WANG Gang,XU Yao-hu,HU De-wen.Analysis of the Relationship between Independent Component and Factor Rotation[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2005,6(5):36-40.
Authors:WANG Gang  XU Yao-hu  HU De-wen
Abstract:The principles of Independent Component Analysis(ICA) and factor analysis are given,and that the essence of ICA is factor rotation is presented.The analyses show that conventional factor rotations such as Varimax and Orthomax are equivalent conditionally to the early kurtosis-based estimate method for ICA presented.A Varimax-based method for ICA is proposed in consideration of all non-Gaussian sources even mixed signals with sub-and super-Gaussian distributions are included.Experimental results show that the novel method is simple and efficient when the mixing matrix is sparse.
Keywords:independent component analysis(ICA)  factor analysis  factor rotation  kurtosis
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