【原始碼】主成分分析（PCA）與獨立分量分析（ICA）MATLAB工具箱
本MATLAB工具箱包含PCA和ICA實現的多個函式，並且包括多個演示示例。
在主成分分析中，多維資料被投影到最大奇異值相對應的奇異向量上，該操作有效地將輸入訊號分解成在資料中最大方差方向上的正交分量。因此，PCA常用於維數降低的應用中，通過執行PCA產生資料的低維表示，同時，該低維表示可採用相應的逆操作以近似重構原始資料。
在獨立分量分析中，多維資料被分解成在適當意義上獨立性最大化的分量（本工具箱以峰度和負熵為衡量標準）。
ICA與PCA的不同在於低維訊號並沒有必要與最大方差方向上的分量相對應，此外，ICA分量具有最大的統計獨立性。在實踐中，ICA經常可以發現多維資料中互不相交的潛在趨勢。
測試資料檔案：
M函式檔案：
MATLAB原始碼下載地址：
http://page5.dfpan.com/fs/9lbc7j22b2e1d289169/
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