TDA教程：一组使用Python Gudhi库以及常用机器学习和数据科学库，用于实践TDA的Jupyter Notebook。

简介：
拓扑数据分析（TDA）作为一项新兴且快速发展的领域，致力于提供一套全新的拓扑和几何工具，旨在揭示可能隐藏在复杂数据中的关联特征。本教程通过Python Gudhi库，并结合了广泛使用的机器学习和数据科学库，构建了一系列实践笔记本，以阐明TDA的应用。例如，您可以参考相关资料以深入了解数据科学领域中TDA的原理。此外，完整的笔记本列表也位于本页的结尾部分。为了安装Python Gudhi库，您可以参考提供的指南，或者如果您使用conda环境，则可以直接进行安装。TDA分析管道通常专注于从网络点云中提取拓扑特征，这些特征往往存在于一般指标空间中。 实际上，通过研究点云的拓扑特性，我们指的是研究以点云为中心的球的并集的拓扑结构——也称为偏移量。然而，非离散集（如偏移量）以及连续的数学形状（例如曲线、曲面和更广泛的流形）难以直接转化为有限的离散结构进行编码。因此，在计算几何学中常常采用形的方法来近似这些形状。单纯形复数则是一种集合形式……