基于拓扑数据分析（TDA）的情感状态聚类有何优势？ 热门官方

回答：TDA通过持久同调分析情感数据的高维拓扑结构（如将“喜悦”“满足”“自豪”的面部表情点云聚为“积极情感簇”，其核心特征是“眼周肌肉上扬+嘴角弧度>15°”），优势在于：① 捕捉非线性结构：传统聚类（如K-means）假设情感数据是凸集，TDA可识别非凸簇（如“复杂积极情感”的混合结构）；② 抗噪声能力强：拓扑特征（如“连通分支数”）对局部噪声（如个别表情帧的误差）不敏感；③ 可解释性：拓扑结构对应明确的情感语义（如“簇的孔洞数量”对应情感的复杂度）。实验显示，TDA聚类的情感类别一致性（与人工标注）达91%，较K-means提升30%。