条形码——如何在复杂数据中发现形状David Meintrup 博士，德国因戈尔施塔特应用技术大学数学、统计学和运筹学教授
数据复杂性（例如由于数量、维度、噪声或非线性关系而导致的复杂性）可能导致传统数据探索技术失败。拓扑数据分析 (TDA) 是一个现代且发展迅速的领域，其中代数拓扑（最初是纯数学的一个抽象分支）的方法应用于数据集以发现隐藏在复杂数据中的形状。尽管数学方法很先进，但计算结果可以很容易地以图形形式总结出来，例如所谓的条形码。在本次演讲中，我将介绍 TDA 背后的基本思想，并使用 JMP 演示如何生成真实世界数据集的条形码。我不假设您对数学或拓扑有任何了解。我们将受益于 JMP 的两个主要功能：首先，R 的集成允许我们通过 JSL 使用最近发布的 R 包执行条形码所需的计算；其次，JMP 的图形和交互特性非常适合显示条形码并继续数据探索。
