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基于核嵌入和权重因子的持久图核方法

Genki Kusano Kenji Fukumizu Yasuaki Hiraoka

摘要

拓扑数据分析是一种新兴的数学概念,用于表征多尺度数据中的形状。在这一领域中,持久图(persistence diagrams)被广泛用作输入数据的描述符,并能够区分稳健和噪声拓扑属性。如今,开发一种针对实际数据的持久图统计框架变得极为迫切。本文提出了一种基于持久图的核方法。该方法的一个理论贡献在于所提出的核允许控制持久性的影响,必要时可以在数据分析中忽略噪声拓扑属性。此外,该方法还提供了一种快速近似技术。该方法被应用于多个问题,包括物理学中的实际数据,结果表明其相对于现有的持久图核方法具有优势。


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