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  <author_name>ryamada</author_name>
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  <blog_title>ryamadaのコンピュータ・数学メモ</blog_title>
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    <anon>ぱらぱらめくるシリーズ</anon>
    <anon>トポロジー</anon>
    <anon>トポロジー統計</anon>
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  <description>データは点の雲を作る データが作る点の雲の図形・位相を考えよう 要点 質的情報が必要 測度が理論的にはっきりしない 座標が自然ではない 個々のパラメータ選択よりも、全体の要約に意味がある 何故、トポロジーが有用か トポロジーは幾何から量的要素を除いたもの トポロジーでは距離など量的要素を取り除いて理解する トポロジーでは幾何の座標に依存しない性質を扱う トポロジーでは幾何学的対象の質的関係、幾何学的対象の間の対応関係を対象にする(関手(functor)的な役割(functorialityの訳?)で捉えることが重要らしい) クラスタリングアプローチとトポロジーアプローチは似ている(似たところもあ…</description>
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  <published>2012-04-07 09:55:15</published>
  <title>1. Introduction ぱらぱらめくる『Topology and Data』</title>
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