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Computing Topological Features for Data Analysis

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자료유형E-Book
개인저자Shi, Dayu.
단체저자명The Ohio State University. Computer Science and Engineering.
서명/저자사항Computing Topological Features for Data Analysis.
발행사항[S.l.] : The Ohio State University., 2017
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2017
형태사항124 p.
소장본 주기School code: 0168.
ISBN9780438098152
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Advisers: Tamal Dey
요약Topological data analysis (TDA) provides a new methodology to data analysis problems. It captures intrinsic topological structures in data, which can then offer useful guidelines for other data analysis approaches. One main task in TDA is to ext
요약I will present a focused study during my PhD research on broadening applicability of the idea of persistence in data analysis in two fronts, to explore novel ways of applying persistent homology for qualitative data analysis and to study the com
요약In the first direction, we applied persistent homology to a special kind of data, called metric graphs. A metric graph offers one of the simplest yet still meaningful ways to represent the non-linear structure hidden behind the data. Thus, compa
요약In the second part, we consider the more general case, high-dimensional point cloud data. To extract topological features of a point cloud data sampled from a metric space, a sequence of Rips complexes built on P indexed by a scale parameter is
일반주제명Computer science.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000302

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 WE00024994 DP 004 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ 대출불가(별치) 인쇄 이미지  

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