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定義-独立成分分析（ICA）とはどういう意味ですか？
独立成分分析（ICA）は、信号から特定の隠された情報を取得する方法です。 専門家は、それを結合信号から非ガウスおよび相互に独立した要素を引き出す「多変量データモデル」と定義しています。
Techopediaは独立成分分析（ICA）について説明します
独立成分分析のプロセスは、さまざまな種類のデータソースに適用できます。 通常、これらは、デジタル画像、バイオフィードバック情報、無線信号、またはマイクの音声ストリームの場合のように、独立したソースからグループにまとめられます。 一部の専門家は、アナリストが路上で大勢の人々から単一の声を分離する「カクテルパーティーの問題」について話します。 これらのタイプの状況では、他の従来の方法が有効でない場合、独立コンポーネント分析の使用が効果的です。
