随机持续图的概密度函数的非参数估计
统计理论
2018-03-14 v2 统计理论
摘要
我们引入了一种非参数方法来估计随机持续图的全局概率密度函数。具体而言,构造了以给定持续图和给定带宽为核的密度函数。我们的方法封装了拓扑特征的数量,并以稳定方式考虑对角线附近特征的出现或消失。特别地,我们的核结构单独追踪长持续特征,同时将对角线附近的特征视为一个整体单元。将短持续特征作为一组来描述的选择减少了计算时间,同时保持了准确性。事实上,我们证明了随着持续图数量增加且带宽相应缩小,相关的核密度估计收敛于真实分布。我们还建立了依据瓶颈度量的平均绝对偏差估计的收敛性。最后,给出了典型底层数据集的核密度估计示例。
引用
@article{arxiv.1803.02739,
title = {Nonparametric Estimation of Probability Density Functions of Random Persistence Diagrams},
author = {Joshua Lee Mike and Vasileios Maroulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.02739},
year = {2018}
}
备注
39 pages, 14 figures