Исследование алгоритма классификации пространственной информации на основе методов персистентной гомологии и random forest

Abstract

Проблема классификации пространственных данных является одной из самых сложных в области анализа и обработки пространственной информации. В статье представлен новый подход к решению проблемы классификации пространственных данных. Предлагаемая технология классификации объектов будет базироваться на алгебраической топологии, а именно - на методах персистентной гомологии. В качестве классификатора пространственного объекта взят баркод. Он формируется путем вычисления топологических признаков классифицируемого объекта. Отличительным признаком предлагаемого алгоритма является его инвариантность к аффинным и топологическим преобразованиям. Проведено исследование по результатам работы алгоритма классификации на множестве пространственных объектов различных классов. The classification problem of spatial data is one of the most difficult challenges in the field of the analysis and processing of spatial information. A new approach to a solution of the classification problem of spatial data is presented in article. The offered classification technology of objects will be based on algebraic topology, namely on methods of persistent homology. A barcode is a qualifier of a spatial object. It is determined by computation of topological features of a classified object. The distinctive feature of the offered algorithm is its invariance to affine and topological transformations. The research on results of classification algorithm operation on a set of spatial objects of different classes is carried out.