論文の概要: DADApy: Distance-based Analysis of DAta-manifolds in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03373v1
• Date: Wed, 4 May 2022 08:41:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 02:42:17.262032
• Title: DADApy: Distance-based Analysis of DAta-manifolds in Python
• Title（参考訳）: DADApy: PythonにおけるDAta-manifoldの解析
• Authors: Aldo Glielmo, Iuri Macocco, Diego Doimo, Matteo Carli, Claudio Zeni, Romina Wild, Maria d'Errico, Alex Rodriguez, Alessandro Laio
• Abstract要約: DADApyは、高次元データの分析と特徴付けのためのピソンソフトウェアパッケージである。 固有次元と確率密度を推定し、密度に基づくクラスタリングを行い、異なる距離メトリクスを比較する方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.37841707191944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DADApy is a python software package for analysing and characterising high-dimensional data manifolds. It provides methods for estimating the intrinsic dimension and the probability density, for performing density-based clustering and for comparing different distance metrics. We review the main functionalities of the package and exemplify its usage in toy cases and in a real-world application. The package is freely available under the open-source Apache 2.0 license and can be downloaded from the Github page https://github.com/sissa-data-science/DADApy.
• Abstract（参考訳）: DADApyは、高次元データ多様体の解析と特徴付けのためのピソンソフトウェアパッケージである。 固有次元と確率密度を推定し、密度に基づくクラスタリングを行い、異なる距離メトリクスを比較する方法を提供する。 パッケージの主な機能についてレビューし、おもちゃのケースや現実世界のアプリケーションでの使用例を示す。 パッケージはオープンソースApache 2.0ライセンスで無償公開されている。Githubのページ https://github.com/sissa-data-science/DADApyからダウンロードできる。

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