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Clustering of signals using incomplete independent component analysis

Keck, I. R. und Lang, Elmar und Nassabay, S. und Puntonet, C. G. (2005) Clustering of signals using incomplete independent component analysis. In: Cabestany, Joan, (ed.) Computational intelligence and bioinspired systems: 8th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2005, Barcelona, Spain, June 8 - 10, 2005; proceedings. Lecture notes in computer science, 3512. Springer, Berlin. ISBN 3-540-26208-3.

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Zusammenfassung

In this paper we propose a new algorithm for the clustering of signals using incomplete independent component analysis (ICA). In the first step we apply the ICA to the dataset without dimension reduction, in the second step we reduce the dimension of the data to find clusters of independent components that are similar in their entries in the mixture matrix found by the ICA. We ...

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Dokumentenart:Buchkapitel
Datum:2005
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Projekte:BMBF Projekt ModKog
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:20 Mrz 2007
Zuletzt geändert:30 Sep 2010 08:26
Dokumenten-ID:1636
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