拓扑学——探寻大数据的内在模式

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作者：Kevin Knudson编译：数码叮叮

校对：于丽君，康欣 编辑：Ivy

 

如果我们不能明白如何分析它，这些数据有什么好？

 

大数据正被媒体、工业和政府所瞩目。公司和实验室不停地产生大量的数据，从气象资料到携带电话的使用到医疗记录，与每件事相关。而每一套数据又和成百个变量相关。

这些数据量之大、规模之复杂，用传统的方式来寻找数据之间的模式已不能有太多进展。数据分析常常被捧为灵丹妙药，它无疑具有潜力可被大量应用于解决曾经很棘手的问题。但是，我们必须明白我们在找什么。

 

 

回归直线显示一组人的身高和体重之间的关系

统计学101课程里，总有一两个讲座是关于线形回归——寻找一组散落在平面里的点状数据之间的最佳直线。这样的图形经常在一些关于气候变化的文章里出现，譬如，当气温和其它天气数据相对时间作图的时候，或者在经济预测里以就业或GDP历史数据来推测未来。

可是，万一这些点状数据不是沿着直线排列，而是形成诸如圆形之类的分布呢？

 

 

一组圆环上的点集（左）和最佳适匹配直线（右）

显然，回归在这种时候没有用。但这一点，只有当我们可以看到那些点形成了圆形时才知道。

现在想象一下，一组点分布在一个更高维空间里的圆。在三维空间，我们也许能看到圆环，但如果我们有更多的变量，正如经常在检查大型数据集时发生的一样，我们就有麻烦了。我们怎么能检测出圆？或者，更进一步：我们怎么能告诉计算机找出这个圆？

这些是伴随着大数据的增长被提出的问题 ，代数拓扑能提供某些答案。

 

球体和立方体在我看来是一样

 

1如何从空间理解大数据

拓扑有时被称为“橡胶板几何”。对于拓扑学家来说，球体和立方体是相同的东西。 试想一下，由柔性材料制成的立方体，插入吸管并吹气，这个立方体后会被吹成一个球体。像这样的操作被称为“变形”（deformation），如果两个物体之间一个可变形为另一个，则它们被认为是相同的。

拓扑学家们通过分配被称为“不变量”（invariant）的代数对象来学习空间。这些不变量可能如整数一般简单，但通常是更复杂的代数结构。对数据分析而言，选择的不变量是“持续同调”（persistent homology）［小编注：在不同到空间分辨率下计算空间到拓扑特征的一种方法。“调”读作4声tiáo］。

普通同调测量空间中不能被填充的“洞”的数目。让我们再来思考一个球体。如果我们在球面上绘制环路，它形成一个表面上的二维圆盘；也就是说，我们可以在球体上填满任何圆环，因此不存在二维的“洞”。与此相对，球体本身的表面形成了一个不能填充的三维“洞”。

 

一个球体表面的闭环；它连成一个圆盘，因此不加入第一阶Betti数

 

使用普通同调来做数据分析的问题是，若计算一组离散数据点的同调性，我们会失望——没有洞，只有不连续点的集合。第零阶Betti数会计算有多少个点，但是，因为这样的数据集里没有环形或球体，高阶Betti数将全部为0。这正是持续同调进入故事的地方。

我们需要把离散点的集合连接在一起。试想，放一个半径为r的小球来包围我们数据集里的每一点。如果r非常小，那么没有球会相交，该集合里球的Betti数是和离散集里的Betti数一样。

包围数据点的半径增大的小球

但是，如果我们允许半径r增长，那么这些球将开始接触，我们可能会得到非平凡的更大的Betti数。在动画中，我们看到一旦r到达一定的阈值，环绕顶部三个点的小球相交成对，并包含连接三个点的三角形。此外，我们不能填充三角形，因为有一个小的空白在中间。这意味着在这一阶段的一阶Betti数为1。但是，当r变得更大一点，所有三个球一旦相交后我们可以填充三角形，一阶Betti数下降到第0。

 

和以上数据相关的条形码。在顶端的零阶Betti数从4降到0，在底部的第一阶Betti数显示了两个短暂的一维同调的出现。

 

持续同调在半径增长时跟踪这些数字，这些数字相对参数r的图形被称为“条形码”。长条形显示数据里的特征可能很显著（它们持续存在，该术语由此而来）。短条形通常产生于数据中的噪声，因此可以被忽略不计（或不能被忽略，此时数据的上下文很重要）。

因此，我们所做的是将一个离散点集转为更加复杂空间的序列（每个空间对应一个r），以期比采用简单的线性回归更好地对数据进行建模。

 

当小球半径增大时，一个圆圈在空间里持续存在

 

上面动画里，显示了如何能以这种方式建模一个圆上的几个点。我们已经抑制了点集周围的小球，当两点的相关球重叠时，连接两点；当三个点的相关球重叠时，形成三角形；依此类推。一个圆圈持续相当长的时间，导致我们猜测我们的数据位于一个圆圈附近。

 

拓扑数据分析带来一个新的数字图像压缩方法

 

2理论之上的应用

斯坦福大学的Gunnar Carlsso是拓扑数据分析的先驱之一。他的小组的第一个成功研究之一，是发现了自然图像的空间拓扑。这组数据含有从黑白数码照片里采样的几百亿个3×3像素的小块。每个像素由一个0到255的灰度值的数值描述，每个3×3小块对应一个9维空间中的点，每个坐标被赋予其相关像素的灰度值。在过滤掉常量小块和进行归一化处理后，这个空间就在一个7维球体内。乍一看，数据集似乎填充了球体；但是，将注意力限制在点更紧密聚集的区域，结构就自然呈现出来。

 

 

一个Klein瓶像一个Mobius带：它没有边界

鉴于这一成功，Carlsson和他的一些同事成立了AYASDI，一个拥有着不断增长的银行、金融、政府等行业客户花名册的公司。他们使用这些以及其它技术来分析糖尿病、乳腺癌和心肺疾病数据。结果令人鼓舞——有着高存活率的、用传统的统计方法不可见的某些患者亚组，也许可通过这些技术被发现。

 

但是，这些方法真正的成功前景，在于定制针对个人的治疗和解决方案方面的可能性。大型数据集的分析使我们看到，例如，一度被认为是80％有效的药物，事实上是对80％可通过某个标记识别的患者有100%的疗效 。拓扑数据分析，提供了另一种工具来推进这样的分析，通常是识别之前被隐藏的特征。

(本文系作者个人观点，不代表一点资讯的观点和立场)