【源码】实现主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)

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这个包包含实现主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)的功能。

PCA和ICA在这个包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。

在主成分分析中，将多维数据投影到其最大奇异值对应的几个奇异向量上。这种操作有效地将输入单分量分解成数据中方差最大的正交分量。因此，主成分分析经常用于降维应用程序，执行主成分分析产生数据的低维表示，可以逆转来密切地重建原始数据。

在独立分量分析中，多维数据被分解成在适当意义上具有最大独立性的分量(在本包中为峰度和负熵)。独立分量分析与主成分分析的不同之处在于低维信号不一定对应最大方差的方向;相反，ICA分量具有最大的统计独立性。在实践中，独立分量分析通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

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