独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)は、混合された信号のみから源信号を推定する手法である。ICAは機械学習や信号処理の分野において広く使われており、重なった画像の分離、音源推定、画像からの特徴抽出等の様々な応用に利用されている。本研究では、ICAを改良し、推定された源信号の一意な順序付けを可能とした。更に、ガウシアンノイズの分離を可能とし、これにより、ノイズを取り除いた源信号の真の個数の推定を行うことができるようになった。併せて、ICAを含む機械学習的な手法を、ウェブデータ分析、自然言語処理、教育工学の応用分野に適用した。
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