MATLAB
实现基于
ICA-KNN
独立成分分析（
ICA）结合K近邻算法（
KNN）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在多源复杂环境中，原始观测特征往往由多个统计独立但相互叠加的潜在信号驱动，例如可穿戴传感器采集的生理信号、工业设备的振动记录、金融市场的成交明细、以及环境监测的多模态读数。观测矩阵在采集链路中经历了混叠、尺度不一、噪声污染与非线性扰动，使得直接在观测空间进行分类预测面临维度诅咒、冗余高相关与判别边界扭曲等问题。独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）通过高阶统计量最大化非高斯性来估计独立源，并在盲源分离与去相关方面具备天然优势。将观测特征投影到独立成分空间后，特征间相关性显著降低，噪声被部分吸收至非信号成分或被分散至多个维度，类间的可分性通常得到增强。K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）作为非参数、基于度量的分类器，不依赖显式的函数形态，适合在局部流形近似线性、类簇边界复杂的场景 ...