Machine learningTopological data analysis
Mapper Algorithm for Topological Data Analysis
다양한 고도의 중첩된 수평 단면을 통해 산맥을 살펴보는 것을 상상해보자. 각 단면 내에서 가까운 봉우리들을 함께 그룹화한 다음, 인접한 단면의 그룹 중 점을 공유하는 그룹들을 연결한다. 결과적으로 얻어지는 노드와 엣지의 네트워크는 지형의 형태를 압축한 지도이다. Mapper는 이와 동일한 아이디어를 고차원 데이터셋에 적용한다: '고도'는 사용자가 선택한 필터 함수로 대체되고, 그룹화는 표준적인 클러스터링 알고리즘으로 수행된다.
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출처
- 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/ko/topology/mapper-algorithm
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