Topologisk dataanalys (TDA) är ett framväxande matematiskt koncept för att karakterisera former i komplexa data. I TDA är persistensdiagram allmänt erkända som en användbar deskriptor av data, och kan skilja robusta och bullriga topologiska egenskaper. I detta dokument föreslås en kärnmetod för persistensdiagram för att utveckla en statistisk ram inom TDA. Den föreslagna kärnan uppfyller stabilitetsegenskaperna och ger uttrycklig kontroll över effekten av persistens. Dessutom möjliggör metoden en snabb approximeringsteknik. Metoden appliceras i praktiska data om proteiner och oxidglas, och resultaten visar fördelen med vår metod jämfört med andra relevanta metoder på persistensdiagram.
Detta papper är en utökad version av vår ICML papper REF.
Persistence weighted Gaussian kernel for topological data analysis
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}