Vi presenterar ett klustersystem som kombinerar en modesökningsfas med en klustersammanslagningsfas i motsvarande densitetskarta. Medan lägesdetektering sker genom ett standardgrafikbaserat klättringssystem, ligger nyheten i vårt tillvägagångssätt i dess användning av topologisk beständighet för att styra sammanslagningen av kluster. Vår algoritm ger ytterligare feedback i form av en uppsättning punkter i planet, som kallas en persistensdiagram (PD), som på ett tydligt sätt återspeglar de framträdande positionerna i densiteten. I praktiken gör denna återkoppling det möjligt för användaren att välja relevanta parametervärden, så att algoritmen under milda provtagningsförhållanden ger ut rätt antal kluster, ett begrepp som kan göras formellt ljud inom persistensteorin. Algoritmen kräver endast grova uppskattningar av densiteten vid datapunkterna, och kunskap om (ungefärliga) parvisa avstånd mellan dem. Det är därför tillämpligt i alla metriska utrymmen. Samtidigt är dess komplexitet fortfarande praktisk: även om storleken på ingångsavståndet matris kan vara upp till kvadratisk i antalet datapunkter, en noggrann implementering endast använder en linjär mängd minne och tar knappt mer tid att köra än att läsa genom inmatningen. I denna konferensversion av dokumentet betonar vi de experimentella aspekterna av vårt arbete, beskriver tillvägagångssättet, ger en intuitiv översikt över sina teoretiska garantier, diskuterar valet av dess parametrar i praktiken, och visar sin potential i termer av tillämpningar genom en serie experimentella resultat som erhållits på syntetiska och verkliga datamängder. Exakta uttalanden och bevis för våra teoretiska påståenden finns i den fullständiga versionen av pappret [7].
Ett tidigare seminalpapper av Chazal et al. I REF infördes en ny idé om att använda topologisk persistens för att vägleda sammanslagningen av kluster.
Persistence-based clustering in riemannian manifolds
{'venue': "SoCG '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}