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Prime Discriminant Simplicial Complex

机译：首要判别简单复合体

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The structure representation of data distribution plays an important role in understanding the underlying mechanism of generating data. In this paper, we propose the prime discriminant simplicial complex (PDSC) by utilizing persistent homology to capture such structures. Assuming that each class is represented with a prime simplicial complex, we classify unlabeled samples based on the nearest projection distances from the samples to the simplicial complexes. We also extend the extrapolation ability of these complexes with a projection constraint term. Experiments in simulated and practical datasets indicate that, compared with several published algorithms, the proposed PDSC approaches achieve promising performance without losing structure representation.
机译：数据分布的结构表示形式在理解生成数据的基本机制中起着重要作用。在本文中，我们通过利用持久同源性来捕获此类结构，提出了主要判别简单复合体（PDSC）。假设每个类都用一个素数简单复数表示，我们根据从样本到简单复数的最近投影距离对未标记的样本进行分类。我们还使用投影约束项扩展了这些复合物的外推能力。在模拟和实际数据集中的实验表明，与几种已发布的算法相比，所提出的PDSC方法在不丢失结构表示的情况下实现了有希望的性能。

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