拓撲數據分析(TDA)，顧名思義，就是把拓撲學與數據分析結合的一種分析方法，用于深入研究大數據中潛藏的有價值的關系。

相比于主成分分析、聚類分析這些常用的方法，TDA不僅可以有效地捕捉高維數據空間的拓撲信息，而且擅長發現一些用傳統方法無法發現的小分類。這種方法也因此曾在基因與癌癥研究領域大顯身手。

1、 什么是拓撲數據分析

拓撲學研究的是一些特殊的幾何性質，這些性質在圖形連續改變形狀后還能繼續保持不變，稱為“拓撲性質”。而在復雜的高維數據內部也存在著類似的結構性質，我們可以形象地稱之為數據的形狀（特征）。

和通常研究的成對關系相比，這種相互關系的形狀之中可能潛藏了巨大的研究價值。要理解數據的形狀，就必須求助于拓撲學。TDA所做的就是抽取這種形狀并進行分析。

那么到底如何來刻畫數據的形狀呢？下圖是一個簡單的例子：

左邊是一只手的采樣數據點，宏觀看來像一只手。右邊則是經過拓撲數據分析得到的圖，有點像一只手的骨架。從左邊到右邊，就是一次形狀重構的過程。這種重構用了很少量的點和邊去刻畫原始數據集，同時保留了原始數據的基本特征。

2、 拓撲數據分析的三個要點

1）TDA的輸入可以是一個距離矩陣，表示任意兩數據點之間的距離。

它研究的是與坐標無關的形狀，完全不受坐標的限制。這也意味著拓撲形狀的構建依賴于距離函數的定義，或者說相似度概念的定義。坐標無關的特性，使得TDA可以整合來自不同平臺的數據，盡管這些數據的結構不太一樣，你只需要給出合理的距離函數。這是TDA的一個優點，通用性。

舉個例子，TDA在癌癥分析領域的成功，這種通用性是一個重要原因。因為不同癌癥數據集的指標、結構都不盡相同，而TDA可以輕松整合。

2）TDA研究的數據形狀，可以容忍數據小范圍的變形與失真。

想象在一塊橡皮上寫了一個字母”A”，你用力擠壓拉扯這塊橡皮，字母”A”雖然有點扭曲變形，但是“一個三角形帶兩個腳”這樣的基本特征仍然存在。從上面“手”的例子也可以看出，TDA對小誤差的容忍度很大。

3）如果我們要粗略的描繪一個湖泊輪廓，最簡潔的就是使用一個多邊形。

拓撲處理的是抽象的形狀，最典型的例子就是用六邊形來表示圓，這只需要用到6個點和6條邊。

TDA使用這種形式壓縮數據，用有限的點和邊來表示大量的數據，并且保留了數據重要的特征。

3、 拓撲數據分析的主要步驟

用一個濾波函數對每個數據點計算一個濾波值。這個濾波函數可以是數據矩陣的線性投影，比如PCA。也可以是距離矩陣的密度估計或者中心度指標，比如L-infinity（L-infinity的取值是該點到離它最遠的點的距離，是一個中心度指標）。

數據點按照其濾波值，從小到大被分到不同的濾波值區間里。參照下圖中“手”被切成等寬的塊。但需要注意的是，相鄰的濾波值區間設置有一定的重疊區域，也就是重疊區域的點同時屬于兩個區間（這一點很重要）。

對每個區間里的數據分別做聚類。

把上一步驟中各區間聚類的得到的小類放在一起，每一個小類用一個大小不同的圓表示。若兩個類之間存在相同的原始數據點（這就是區間需要相互重疊的原因），則在它們之間加上一條邊。

對上述圓和邊組成的圖形施加一層力學布局，讓其達到平衡，就得到最終的“數據圖形”。

下圖是一個簡單的示意圖，便于理解：

　　4、 案例：ayasdi公司關于NBA球員的研究

有一份關于NBA球員的數據集，這份數據集編碼了球員在場上表現的各個方面，包括籃板、助攻、失誤、搶斷、封鎖、犯規、得分等各項指標的每分鐘頻率。對這份數據集進行拓撲化后，得到了下面這張圖。

籃球運動員的位置一般分為控球后衛、得分后衛、小前鋒、大前鋒、中鋒。然而在上圖的網絡中，我們看到了比傳統的五個位置更為精細的結構。比如在網絡的左側，守衛被細分成了三個組，攻擊守衛、防守守衛、擊球守衛。在網絡的中下部我們可以看到三個比較小的塊，其中有“NBA全明星”（Allstar NBA) 和“NBA全明星第二梯隊”（Allstar NBA 2nd Team)。

“NBA全明星”這個組幾乎由NBA歷史上最優秀的球員組成，“第二梯隊”雖然也都是由全能的優秀球員組成但表現上可能不如全明星組。

有意思的是，在全明星組中還有一些不太知名的球員，這些球員也許就是潛在的未來明星球員。

寫在最后

拓撲數據分析作為一種強大的工具，已經開始被廣泛的應用。在未來基于TDA的算法肯定會不斷的提出和完善。目前關于TDA詳細的中文資料比較少，附上一份簡單的python實現以供交流。

https://github.com/yxdong/tda

本文作者：楊曉東（點融黑幫），任職于點融data團隊，喜歡徒步，愛好動漫，每天下午點奶茶，歡迎交流或者拼單。

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