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Topologische Datenanalyse: Eine Einführung in die Persistente Homologie und Mapper

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  • Andreas Nastansky

    (Hochschule für Wirtschaft und Recht (HWR) Berlin)

Abstract

Bei der Analyse von höherdimensionalen Daten kann deren Gestalt wichtige Informationen über den Datensatz liefern. Bei einer gegebenen Punktwolke, die aus einem unbekannten topologischen Raum ausgewählt wurde, versucht die Topologische Datenanalyse (TDA) den ursprünglichen Raum zu rekonstruieren. Dieser Beitrag soll eine Einführung in die Topologische Datenanalyse geben und konzentriert sich dabei auf zwei wichtige Aspekte: die Persistente Homologie und den Mapper. Dabei werden zuerst die notwendigen theoretischen Grundlagen vorgestellt und anschließend wird die Methodik bei der Visualisierung von Daten eingesetzt. Die Persistente Homologie ist eines der Standardwerkzeuge in der TDA. Sie findet ihre Anwendung beispielsweise in den Bereichen Formerkennung und -beschreibung. Der Mapper als zweites wichtiges Konzept der TDA wandelt umfangreiche, höherdimensionale Datensätze in Simplizialkomplexe um und kann dadurch geometrische und topologische Eigenschaften der Daten bestimmen. Des Weiteren ist die Mapper-Methode ein brauchbares Werkzeug zur Visualisierungen von mehrdimensionalen Daten, woran statistische Verfahren scheitern.

Suggested Citation

  • Andreas Nastansky, 2019. "Topologische Datenanalyse: Eine Einführung in die Persistente Homologie und Mapper," Statistische Diskussionsbeiträge 53, Universität Potsdam, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät.
    • Handle: RePEc:pot:statdp:53
    DOI: 10.25932/publishup-43142
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    Cited by:

    1. Andreas Nastansky, 2022. "Gruppierung von Daten: Topologische Verfahren vs. Clusteranalyse," Statistische Diskussionsbeiträge 55, Universität Potsdam, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät.

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