Latent structure
独立成分分析 (ICA)
独立成分分析 (ICA) は、多変量信号を、統計的に独立な加法的なサブコンポーネントに分離するための計算手法である。1994年に Pierre Comon によって形式化された ICA は、ブラインドソース分離の基礎的枠組みとなり、神経画像処理 (fMRI, EEG)、音声処理、生体信号解析に広く応用されている。
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出典
- Comon, P. (1994). Independent component analysis, a new concept? Signal Processing, 36(3), 287–314. DOI: 10.1016/0165-1684(94)90029-9 ↗
- Hyvärinen, A., Karhunen, J., & Oja, E. (2001). Independent Component Analysis. Wiley. ISBN: 978-0-471-40540-5
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Independent Component Analysis (ICA). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/independent-component-analysis
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