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Machine learningTopological data analysis

Mapper-Algorithmus

Stellen Sie sich vor, Sie untersuchen eine Bergkette durch eine Reihe von überlappenden horizontalen Schnitten auf verschiedenen Höhen. Innerhalb jedes Schnitts gruppieren Sie nahegelegene Gipfel zusammen und verbinden dann Gruppen aus benachbarten Schnitten, die Punkte gemeinsam haben. Das resultierende Netzwerk von Knoten und Kanten ist eine komprimierte Karte der Geländestruktur. Mapper wendet diese Idee auf jeden hochdimensionalen Datensatz an: Die 'Höhe' wird durch eine vom Benutzer gewählte Filterfunktion ersetzt, und die Gruppierung erfolgt durch einen beliebigen Standard-Clustering-Algorithmus.

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Quellen

  1. Singh, G., Mémoli, F., & Carlsson, G. (2007). Topological methods for the analysis of high dimensional data sets and 3D object recognition. Eurographics Symposium on Point-Based Graphics, 91–100. DOI: 10.2312/SPBG/SPBG07/091-100

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ScholarGate. (2026, June 2). Mapper Algorithm for Topological Data Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/topology/mapper-algorithm

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Referenziert von

ScholarGateMapper Algorithm (Mapper Algorithm for Topological Data Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/topology/mapper-algorithm · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026