独立成分分析Independent component analysis (ICA)

前提假设

1. 观测信号数目 $\geqslant$⩾ 源信号数目¹
2. 源信号的各个分量之间相互统计独立¹
3. 源信号的各分量最多只允许有一个是高斯分布的¹

轮子

ICA出现在sklearn文档第2章无监督学习（Unsupervised learning）的2.5.5节，详见目录如下：

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1. 百度文库：ICA分析与应用 ↩︎ ↩︎ ↩︎