TILS490: JOHDATUS RIIPPUMATTOMIEN KOMPONENTTIEN ANALYYSIIN (5 op):
ICA (independent component analysis) on monimuuttujamenetelmä,
jonka tarkoituksena on löytää alkuperäiset latentit (ei-havaitut)
riippumattomat muuttujat, kun niistä on havaittu ainoastaan
tuntemattomalla tavalla muodostettu lineaarinen sekoitus. Tällainen
tilanne syntyy esimerkiksi silloin, kun vastaanottimet havaitsevat useita
yhtäaikaisia signaaleja, esimerkiksi aivosähkökäyriä mitattaessa.
Kurssilla käsitellään ICA mallin taustaa ja teoriaa, ja esitellään
tärkeimpiä tekniikoita ja algoritmeja, joilla tuntematon
sekoitusmatriisi saadaan estimoitua. Lisäksi esitellään
tilastollisia kriteereitä, joilla menetelmiä voidaan vertailla.
Menetelmien käyttöä harjoitellaan R-ohjelmiston avulla.
Kurssilla käytetään monistetta: Taskinen: Johdatus riippumattomien komponenttien
analyysiin, jota
jaetaan
luennoilla.
Kirjallisuutta: