贝瑞，泰勒斯;史蒂文·施卢希特 拓扑图理论在2-流形学习中的应用。 arXiv:1809.00050 预印本，arXiv:1809.00050[math.NA]（2018）。 摘要：我们展示了在给定从嵌入的2-流形（mathbb{R}^n）中采样的足够大的点云的情况下，如何获得作为单元复合体的全局表示，其顶点由点云的代表子集给定。顶点间距基于获取切面的近似值，从而确保顶点准确地汇总了局部数据。利用拓扑图理论的结果，我们将我们的细胞复数表示与已知的曲面分类相结合，以便对流形进行分类。所开发的算法对嵌入作为分段线性结构进行了有意义的描述，该结构是通过将点云中的点投影到切平面的估计值中，从组合数据中获得的。 BibTeX公司 引用 \textit{T.Berry}和\textit{S.Schluchter}，“拓扑图理论在$2$-流形学习中的应用”，预印，arXiv:1809.00050[math.NA]（2018） 全文： arXiv公司 OA许可证 arXiv数据来自arXiv OAI-PMH API.如果你发现了错误，请直接向arXiv报告.