A kernel for multi-parameter persistent homology

•We propose the first kernel construction for multi-parameter persistent homology.•Our kernel is generic, stable and can be approximated in polynomial time.•Connect topological data analysis and machine learning for multivariate analysis.•Our technique is applicable to shape analysis, recognition an...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Computers & graphics. X Ročník 2; s. 100005
Hlavní autoři:	Corbet, René, Fugacci, Ulderico, Kerber, Michael, Landi, Claudia, Wang, Bei
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.12.2019
Témata:	Machine learning Multivariate analysis Persistent homology Topological data analysis Persistent homology Multivariate analysis Topological data analysis Machine learning Persistent Homology Multivariate Analysis Machine Learning Topological Data Analysis
ISSN:	2590-1486, 2590-1486
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!