<div dir="ltr">Dear Iman,<div><br></div><div>> I have found few papers and discussions about doing PCA and then ICA for increasing the K-factor and dimensionality reduction.<br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">K-factor you mean is the term you see in the equation?</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">minimumDataPointsToRunICA = ((number of channels)^2) * K</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">> However, I cannot completely understand what is the meaning of the ICA outputs? <br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">ICA output rotates PCA-dimension-reduced data. You can reconstruct full-channel (but now rank-deficient) data using PCA output.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Actually there is another rotation, sphering, as a preprocess for ICA. So you rotate data three times to find unmixing matrix using PCA rank-reduction option. That's why you feel dizzy :-)</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Apr 13, 2016 at 11:59 PM, Iman Mohammad-Rezazadeh <span dir="ltr"><<a href="mailto:irezazadeh@ucdavis.edu" target="_blank">irezazadeh@ucdavis.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">





<div lang="EN-US" link="#0563C1" vlink="#954F72">
<div>
<p class="MsoNormal">Hi EEGLABers,<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">I have found few papers and discussions about doing PCA and then ICA for increasing the K-factor and dimensionality reduction. The (un)mixing matrix would be m x m which m is the number of PCA. Each row (column) is the weights for ICA sources.<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">However, I cannot completely understand what is the meaning of the ICA outputs? How are the IC maps (topo maps) constructed since we need the location of PCA components (similar to  the channels locations) to plot the spatial filters/IC
 maps. <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">In other words,  how can we plot the IC maps given the fact that we don’t have the spatial information about PCA components?<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">Best<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal">Iman <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal">============================================<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:10pt;font-family:'Arial Rounded MT Bold',sans-serif;color:rgb(112,48,160)">Iman M.Rezazadeh, Ph.D<u></u><u></u></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:10pt;font-family:Arial,sans-serif">UCLA David Geffen School of Medicine</span><span style="font-size:12pt;font-family:'Times New Roman',serif"><u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:10pt;font-family:Arial,sans-serif">Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior</span><span style="font-size:12pt;font-family:'Times New Roman',serif"><u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:10pt;font-family:Arial,sans-serif">760 Westwood Plaza, Ste 47-448</span><span style="font-size:12pt;font-family:'Times New Roman',serif"><u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:10pt;font-family:Arial,sans-serif">Los Angeles, CA  90095<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:12pt;font-family:'Times New Roman',serif"><a href="http://www.linkedin.com/pub/iman-m-rezazadeh/10/859/840/" target="_blank"><span style="color:rgb(5,99,193)">http://www.linkedin.com/pub/iman-m-rezazadeh/10/859/840/</span></a><u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:12pt;font-family:'Times New Roman',serif"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
</div>

</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div><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></div>