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- El análisis de componentes independientes (ACI) (en inglés ICA) es un método computacional que sirve para separar una señal multivariante en subcomponentes aditivos suponiendo que la señal de origen tiene una independencia estadística y es no-Gausiana. Éste es un caso especial de separación ciega de las señales. El análisis de componentes independientes (ACI) es una generalización del análisis de componentes principales (ACP), en ambos casos se practica una transformación lineal de los datos originales, aunque la diferencia básica es que el ACI no requiere que las variables originales tengan una distribución gausiana. (es)
- El análisis de componentes independientes (ACI) (en inglés ICA) es un método computacional que sirve para separar una señal multivariante en subcomponentes aditivos suponiendo que la señal de origen tiene una independencia estadística y es no-Gausiana. Éste es un caso especial de separación ciega de las señales. El análisis de componentes independientes (ACI) es una generalización del análisis de componentes principales (ACP), en ambos casos se practica una transformación lineal de los datos originales, aunque la diferencia básica es que el ACI no requiere que las variables originales tengan una distribución gausiana. (es)
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- El análisis de componentes independientes (ACI) (en inglés ICA) es un método computacional que sirve para separar una señal multivariante en subcomponentes aditivos suponiendo que la señal de origen tiene una independencia estadística y es no-Gausiana. Éste es un caso especial de separación ciega de las señales. (es)
- El análisis de componentes independientes (ACI) (en inglés ICA) es un método computacional que sirve para separar una señal multivariante en subcomponentes aditivos suponiendo que la señal de origen tiene una independencia estadística y es no-Gausiana. Éste es un caso especial de separación ciega de las señales. (es)
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- Análisis de componentes independientes (es)
- Análisis de componentes independientes (es)
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