Топологический анализ данных

Persistence Landscapes

Ландшафты персистентности

актуальноТекущий рабочий стандарт

Направления: Продвинутый ML · Топологический ML

Превращение диаграммы в набор кусочно-линейных функций — то есть в элемент гильбертова пространства.

Ключевые тезисы

  • Позволяют усреднять топологию по выборке и строить статистику.
  • Легко дискретизируются в фиксированный .
  • Альтернативы: persistence images и betti curves.

Подробный разбор

2 подтемы — объяснения, формулы, примеры и интерактивные графики.

Обозначения
  • сила регуляризации: штраф за сложность модели
  • номер или количество: индекс шага, число соседей, кластеров или позиций

Каждой точке диаграммы сопоставляется «домик» — треугольная функция с вершиной посередине жизни. Ландшафт — это -я по величине огибающая всех домиков.

  • Ландшафты живут в гильбертовом пространстве: их можно складывать, усреднять и считать по ним статистику.
  • После дискретизации по сетке получается фиксированной длины — готовый .
  • Альтернативы: persistence images (сглаживание гауссианами и ) и betti curves (число особенностей в зависимости от ε).

Диаграммы нельзя усреднить: среднее мультимножеств не определено. Ландшафты — функции, поэтому их можно складывать и усреднять, а значит, строить и проверять гипотезы о различии двух групп объектов.

Обозначения
  • сила регуляризации: штраф за сложность модели
  • число объектов в выборке
  • суммирование по всем перечисленным элементам
Средний ландшафт группы — законный статистический объект

Связанные темы

Топология данных

Topology basics90%

Основы топологии · Топологический анализ данных

Топология изучает свойства, сохраняющиеся при непрерывных деформациях: связность, число дыр, компактность.

Simplicial complexes90%

Симплициальные комплексы · Топологический анализ данных

Дискретная аппроксимация формы облака точек: точки, рёбра, треугольники и их многомерные аналоги.

Homology90%

Гомологии · Топологический анализ данных

Алгебраический аппарат, который считает дыры разных размерностей в топологическом пространстве.

Persistent Homology90%

Персистентные гомологии · Топологический анализ данных

Центральный метод TDA: вместо одного порога ε рассматривается вся фильтрация, и отслеживается, когда топологические особенности рождаются и умирают.

Persistence Diagrams90%

Диаграммы персистентности · Топологический анализ данных

Каждая топологическая особенность — точка (рождение, смерть) на плоскости. Компактная сводка формы данных.

Betti Numbers90%

Числа Бетти · Топологический анализ данных

Ранги групп гомологий: β₀ — число компонент, β₁ — число независимых циклов, β₂ — число полостей.

Mapper90%

Алгоритм Mapper · Топологический анализ данных

Строит граф-скелет данных: проекция фильтрующей функцией, покрытие интервалами, локальная кластеризация и склейка.

Topological features90%

Топологические признаки · Топологический анализ данных

Векторизация топологии: энтропия персистентности, суммарная длина жизни, числа Бетти, persistence images.

TDA + Machine Learning90%

TDA и машинное обучение · Топологический анализ данных

Топологические признаки подаются в бустинг или нейросеть, либо топология встраивается прямо в функцию потерь.

TDA + Time Series90%

TDA и временные ряды · Топологический анализ данных

Ряд вкладывается в фазовое пространство (Такенс), и топология полученного облака описывает динамику системы.

Metric spaces90%

Метрические пространства · Топологический анализ данных

Множество с функцией расстояния. Любой TDA-пайплайн начинается с выбора метрики.

Следующий шагДальше по связи: Topology basicsТопология изучает свойства, сохраняющиеся при непрерывных деформациях: связность, число дыр, компактность.Перейти →

Глава «Топологический анализ данных» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.