Statistisk analys och maskininlärning med homologibaserad data

Abstract

Stable rank has recently been proposed as an invariant to encode the result of persistent homology, a method used in topological data analysis. In this thesis we develop methods for statistical analysis as well as machine learning methods based on stable rank. As stable rank may be viewed as a mapping to a Hilbert space, a kernel can be constructed from the inner product in this space. First, we investigate this kernel in the context of kernel learning methods such as support-vector machines. Next, using the theory of kernel embedding of probability distributions, we give a statistical treatment of the kernel by showing some of its properties and develop a two-sample hypothesis test based on the kernel. As an alternative approach, a mapping to a Euclidean space with learnable parameters can be conceived, serving as an input layer to a neural network. The developed methods are first evaluated on synthetic data. Then the two-sample hypothesis test is applied on the OASIS open access brain imaging dataset. Finally a graph classification task is performed on a dataset collected from Reddit.Stable rank har föreslagits som en sammanfattning på datanivå av resultatet av persistent homology, en metod inom topologisk dataanalys. I detta examensarbete utvecklar vi metoder inom statistisk analys och maskininlärning baserade på stable rank. Eftersom stable rank kan ses som en avbildning i ett Hilbertrum kan en kärna konstrueras från inre produkten i detta rum. Först undersöker vi denna kärnas egenskaper när den används inom ramen för maskininlärningsmetoder som stödvektormaskin (SVM). Därefter, med grund i teorin för inbäddning av sannolikhetsfördelningar i reproducing kernel Hilbertrum, undersöker vi hur kärnan kan användas för att utveckla ett test för statistisk hypotesprövning. Slutligen, som ett alternativ till metoder baserade på kärnor, utvecklas en avbildning i ett euklidiskt rum med optimerbara parametrar, som kan användas som ett ingångslager i ett neuralt nätverk. Metoderna utvärderas först på syntetisk data. Vidare utförs ett statistiskt test på OASIS, ett öppet dataset inom neuroradiologi. Slutligen utvärderas metoderna på klassificering av grafer, baserat på ett dataset insamlat från Reddit.QC 20200523</p