Abstract-Mapper är en algoritm som sammanfattar den topologiska information som finns i ett dataset och ger en insiktsfull visualisering. Det tar som ingång ett punktmoln som möjligen är högdimensionellt, en filterfunktion på det och ett öppet täcke på området för funktionen. Den returnerar nerven simplial komplexet av resåren av locket. Mapper kan anses vara en diskret approximation av den topologiska konstruktion som kallas Reeb utrymme, som analyseras i det 1-dimensionella fallet av [Carriere et al., 2018]. Trots sin framgång i att få insikter inom olika områden såsom i [Kamruzzaman et al., 2016], Mapper är en ad hoc-teknik som kräver massor av parameter tuning. Det finns heller inget mått på att kvantifiera godheten i den resulterande visualiseringen, som ofta avviker från Reeb-rymden i praktiken. I detta dokument introducerar vi ett nytt system för urval av data som minskar skymningen av topologisk information vid både beräknings- och visualiseringsstegen. För att uppnå detta ersätter vi det globala urvalet av täckning med ett skalurvalssystem som är känsligt för lokala datapunkters densitet. Vi föreslår också en metod för att upptäcka vissa avvikelser i Mapper från Reeb utrymme genom beräkning av persistens funktioner på Mapper grafen.
Multimapper REF försökte ta itu med denna fråga genom ett skalurvalssystem som var känsligt för datapunkternas lokala densitet.
Multimapper: Data Density Sensitive Topological Visualization
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}