独立成分分析入門 ～音の分離を題材として～
1 部分空間法研究会 2010 【チュートリアル】 独立成分分析入門 ～音の分離を題材として～ [2010年7月26日] NTT コミュニケーション科学基礎研究所 澤田 宏 2 スケジュール 1. 独立成分分析について 定式化，歴史，応用 2. 音源分離のデモ 3. 信号の統計的性質 信号を混ぜる － 中心極限定理 4. 独立成分分析のアルゴリズム 白色化 ＋ FastICA 最尤推定法 by Natural Gradient 一般化固有値分解による簡便な方法 3 独立成分分析 (ICA: Independent Component Analysis) • 混ざり合った信号 から元の信号を取り出す • どの様に混ざったかに関する情報 は利用できない + + + + 元の信号は互いに 独立であると仮定 を互いに 独立にする 4 • 具体的な手順は? （本チュートリアルで
独立成分分析の基礎とアルゴリズム 早稲田大学 理工学部 村田 昇 6.11.2003 Page 1 独立成分分析とは • 多変量解析 (多次元のデータを扱う統計手法) の一種． • 独立な 1 次元確率変数 S1, S2, S3
独立成分分析の基礎とアルゴリズム 早稲田大学 理工学部 村田 昇 6.11.2003 Page 1 独立成分分析とは • 多変量解析 (多次元のデータを扱う統計手法) の一種． • 独立な 1 次元確率変数 S1, S2, S3 . . . を用いて多次元データを X1 X2 ... Xn = a1 a2 ... an S1 + b1 b2 ... bn S2 + c1 c2 ... cn S3 + . . . という形に分解する．ここで ai, bi, ci などは定数． • 信号源が複数あり多点計測されたデータに有効． 6.11.2
独立成分分析（ＩＣＡ）と主成分分析（ＰＣＡ）との違いとは？ | Arts and Sciences
独立成分分析（ＩＣＡ）と主成分分析（ＰＣＡ）とは言葉が似ていますが、どう違うのでしょうか？ 独立成分分析(バイオインフォマティックス辞典出版予定原稿 江口真透（統計数理研・総研大統計科学))（ＰＤＦ）：”独立成分分析とは，教師なしデータの解析のために開発された比較的新しい方法の一つである．元々は信号処理の世界から注目を浴びるようになったが，より広範に適用されるようになり，主成分分析と相補うものとして定着している．” “k-次元の確率ベクトルをy = (y1, · · · , yk) としよう．…一般に確率ベクトルy の成分が独立であれば，無相関となるが必ずしも逆は成立しない．このことに主成分分析と独立分析の本質的な違いがある” “…前処理として主成分分析を行い…” 独立成分分析 初心者向けテキスト 加納 学 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻プロセスシステム工学（ＰＤＦ） ：観
表計算ソフトで統計処理 - 相関係数
相関係数 ２つのデータ群に関連性がある時（例えば，片方が大きいと，もう片方も大きくなるなど），その２つのデータ群には相関があるといいます． 相関の有無は，２つのデータ群を散布図にすることにより見当をつけることができますが，客観的に判定するには２つのデータ群の相関係数をもとめて判断します．相関係数は－１から＋１の間の数値をとり，－１，＋１の時は完全相関（順に逆相関，正相関）といい，２つのデータ群に強い関連性が存在することと示し，一方，０ の時は無相関といい，２つのデータ群に関連性がないと判断されます． ２つの変数ｘ，ｙの平均をそれぞれ，とすると，相関係数ρは，
相関係数の大小は相関の有無とは全く関係ない件について。
話題になった日経のトンデモグラフに対する突っ込みで、相関係数には言及してもp値、有意水準についての言及は少なく、勘違いしている人が多いのではないか？と感じたのでブラッシュアップも兼ねてまとめました。
独立成分分析―その概念と有用性について―(第13回 Zansa 勉強会) - Slideshare
1. Dec. 18, 2012 第13回 Zansa 勉強会 独立成分分析 ー その概念と有用性について ー 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 博士課程1年 安川 和孝 1 2. 1. Introduction アメリカ合衆国・テキサスA&M大学 自己紹介 氏名 安川 和孝 所属 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 専門分野 深海底掘削船 JOIDES Resolution号 資源地質学，古環境学 (深海底堆積物の化学分析) “地球の環境はなぜ・どのように変動してきたのか？” 趣味 フットサル Twitter @kaz__83 From website of the ODP/TAMU 2
はじめよう多変量解析～主成分分析編～
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
独立成分分析 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
独立成分分析 (independent component analysis; ICA)† 時刻 \(t\) での \(n\)個の情報源 \(\mathbf{s}(t)=[s_1(t),s_2(t),\ldots,s_n(t)]^\top\) は未知とする． やはり未知の \(m\times n\)行列 \(A\) があるとする．ただし，\(m\ge n\)． 観測値 \(\mathbf{x}(t)=[x_1(t),x_2(t),\ldots,x_m(t)]^\top\) は，\(\mathbf{x}(t)=A\mathbf{s}(t)\) で生成されるものとする． 観測値の系列 \(\mathbf{x}(1),\mathbf{x}(2),\ldots\) が観測されたとき，情報源の系列 \(\mathbf{s}(1),\mathbf{s}(2),\ldots\) を推定する問題をblin
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第3回「因子分析」ってなあに？ | 市場調査・マーケティングリサーチならR&D
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Amazon.co.jp: 詳解 独立成分分析: ビバリネン,アーポ (著), オヤ,エルキ (著), カルーネン,ユハ (著), 幾,根本 (翻訳), 真喜,川勝 (翻訳), Hyv¨arinen,Aapo (原名), Oja,Erkki (原名), Karhunen,Juha (原名): 本
Amazon.co.jp: マンガでわかる統計学 因子分析編: 高橋信, 井上いろは, トレンド・プロ: 本
独立成分分析と画像認識
パターン青の集い: 無相関と独立は違う
Rによる独立成分分析