PCA+ICA
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PCA+ICA
独立成分分析（ICA）是基于信息理论的，也是最广泛使用的降维技术之一。PCA和ICA之间的主要区别在于PCA寻找不相关的因素，而ICA寻找独立因素。
from sklearn.decomposition import FastICA
from sklearn.decomposition import PCA
>>> from sklearn.datasets import load_digits
>>> from sklearn.decomposition import FastICA
>>> X, _ = load_digits(return_X_y=True)
>>> transformer = FastICA(n_components=7,... random_state=0)
>>> X_transformed = transformer.fit_transform(X)>>> X_transformed.shape(1797, 7)
以上是关于PCA+ICA的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章