Análisis de componentes independientes algoritmos y aplicaciones

1. ¿Qué es el algoritmo de análisis de componentes independientes??
2. Por qué se utiliza el análisis de componentes independientes?
3. Se supervisa o no supervisado ICA?

¿Qué es el algoritmo de análisis de componentes independientes??

El análisis de componentes independientes (ICA) se conoce como una técnica de separación de fuente ciega. Intenta extraer señales subyacentes que, cuando se combinan, producen el EEG resultante. Funciona con la suposición de que hay señales subyacentes que se mezclan linealmente para producir el EEG.

Por qué se utiliza el análisis de componentes independientes?

También se usa para señales que no se supone que se generen mediante la mezcla para fines de análisis. Una simple aplicación de ICA es el "problema de la fiesta de cócteles", donde las señales de habla subyacentes se separan de una muestra de datos que consisten en personas que hablan simultáneamente en una habitación.

Se supervisa o no supervisado ICA?

Dado que ICA es un aprendizaje no supervisado, los componentes independientes extraídos no siempre son útiles para fines de reconocimiento.