How to Detect Topology of a Manifold to Approximate Multidimensional Data : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

How to Detect Topology of a Manifold to Approximate Multidimensional Data : доклад, тезисы доклада

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Applied Methods of Statistical Analysis. Nonparametric Methods in Cybernetics and System Analysis (AMSA'2017); Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

Год издания: 2017

Ключевые слова: order, unexpectedness, cluster, connectivity

Аннотация: New method is proposed to identify topology of a low-dimensional manifold approximating multidimensional datasets. The method is based on the implementation of the compliment for the discrete set of data. Some essential properties and constraints of the method are discussed. New method is proposed to identify clusters in datasets. The method is based on a sequential elimination of the longest distances in dataset, so that the relevant graph looses some edges. The method stops when the graph becomes disconnected.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Applied Methods of Statistical Analysis. Nonparametric Methods in Cybernetics and System Analysis (AMSA'2017)

Номера страниц: 204-210

Издатель: Новосибирский государственный технический университет

Персоны

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.