<div dir="ltr">Dear Tatu,<div><br></div><div>That's a good question. I've only heard of heuristic way to determine it.</div><div>Jason once told me that start with 5 or 6 models, and if you find one or two models that does not account so much data (you can check it with amica utility tools to see which model explains which part of data) remove them... does that make sense?</div><div><br></div><div>Makoto</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jan 20, 2016 at 7:35 PM, Tatu Huovilainen <span dir="ltr"><<a href="mailto:Tatu.Huovilainen@helsinki.fi" target="_blank">Tatu.Huovilainen@helsinki.fi</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi Makoto, Dr. Palmer & eeglab list,<br>
<br>
I have a few specific questions about AMICA, that I failed to find answers to from previous discussions. What should I use as a criterion for choosing the 'num_mix_comps' parameter? I've understood that increasing the number will result in better model fit, but with a chance of overfitting. Is there a way to make an approximation of how many mixture components it's ok to estimate, like the k(n_channels)^2 rule for infomax? Will it cause trouble (besides taking much longer), given that I have enough samples to avoid overfitting, if a source is well approximated with 3 densities but I'm using, say, 6? Are there other aspects of the data that affect choosing this number, like sensor types or snr?<br>
<br>
Regards,<br>
Tatu Huovilainen<br>
_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>
</div>