Non-Gaussian component analysis : new ideas, new proofs, new applications
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Date
2010
Authors
Volume
1501
Issue
Journal
Series Titel
WIAS Preprints
Book Title
Publisher
Berlin : Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik
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Abstract
In this article, we present new ideas concerning Non-Gaussian Component Analysis (NGCA). We use the structural assumption that a high-dimensional random vector $vX$ can be represented as a sum of two components
Description
Keywords
Citation
Panov, V. A. (2010). Non-Gaussian component analysis : new ideas, new proofs, new
applications. Berlin : Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik.
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