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【科研论文】走进大数据之拓扑数据分析方法

在过去的几年里,商业、科学和技术的许多进步都依赖于深度学习和人工智能的惊人进步。这些成就更加彰显了在各种实际情况下产生的大数据分析、提取和应用的重要性。拓扑数据分析(TDA),顾名思义,就是把拓扑学与数据分析结合的一种分析方法,用于深入研究大数据中潜藏的有价值的关系。拓扑学研究的是一些特殊的几何性质,这些性质在图形连续改变形状后还能继续保持不变,称为“拓扑性质”,而在复杂的高维数据内部也存在着类似的结构性质。相比于主成分分析、聚类分析这些常用的方法,TDA 不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息,而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类,具有更大的研究价值。在本课程中,教授将带领大家学习基本的拓扑数据分析知识,并讲述更多实际应用案例,在理论与实践相结合的基础上,帮助学生实现学以致用。

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