Grunnleggende konsepter
G-Mapper optimizes cover parameter using G-means clustering for Mapper construction.
Sammendrag
The Mapper algorithm visualizes dataset structure in topological data analysis (TDA).
G-Mapper focuses on cover parameter optimization using statistical tests and GMMs.
Comparison with Multipass BIC, F-Mapper, and balanced cover strategies.
G-Mapper demonstrates effectiveness on synthetic and real-world datasets.
Runtime analysis shows G-Mapper's efficiency compared to other methods.
Statistikk
G-Mapper는 G-means 클러스터링을 사용하여 Mapper 그래프의 커버 매개변수를 최적화합니다.
Multipass BIC 알고리즘은 정보 기준에 따라 반복적으로 간격을 분할합니다.
F-Mapper는 Fuzzy C-means 클러스터링을 기반으로 하며 미리 간격 수를 선택해야 합니다.
Sitater
"G-Mapper는 통계 테스트와 GMM을 사용하여 커버 요소를 분할하는 반복적 절차를 포함합니다."
"G-Mapper는 다른 방법과 비교하여 효과적으로 작동하며 비구면 데이터 및 고차원 데이터에서도 잘 작동합니다."