scikit-tda/kepler-mapper

何を解決するか

高次元データを低次元空間に投影し、重複する領域（カバー）を作成して、その領域内のデータをクラスタリングすることで、ノードとエッジのネットワークを生成する。これにより、複雑なデータセットの背後にある構造を理解しやすくなる。

動作方法

このプロジェクトはTDA Mapperアルゴリズムを実装している。高次元データを低次元空間に射影し、重なりを持つ領域（カバー）を作成し、その領域内でデータをクラスタリングして、ノードとエッジのネットワークを生成する。

対象ユーザー

Scikit-Learnエコシステムと統合されたPythonベースのツールを使って、高次元データセットの位相構造を探索・可視化する必要があるデータサイエンティストや研究者。

特徴

• データ可視化にTDA Mapperアルゴリズムを使用。
• クラスタリングおよびスケーリングアルゴリズムのScikit-Learn APIと互換性あり。
• Plotlyによるインタラクティブな可視化をサポート。
• NumPyおよびScikit-learnと統合可能。