Giraldo Hernández, Carlos AndrésGonzález López, Juliana2024-10-312024-10-312024-06-07http://hdl.handle.net/11349/42688Se presenta la teoría básica sobre homología persistente, como la herramienta que brinda información geométrica para un conjunto de puntos. A través de los conceptos de filtración y persistencia se exponen ejemplos que muestra la forma topológica de diferentes nubes de datos, haciendo uso de la librería GUDHI en Python, se realiza el cálculo de homología persistente, en el cual se visualizan desafíos computacionales que limitan el análisis efectivo en conjuntos de datos grandes.The basic theory of persistent homology is presented as a tool that provides geometric information for a set of points. Through the concepts of filtration and persistence, examples are given that demonstrate the topological shape of different data clouds. Using the GUDHI library in Python, persistent homology calculation is performed, showcasing computational challenges that limit effective analysis on large datasets.pdfspaAnálisis topológico de datosHomología persistenteÁlgebraTopologíabachelorThesisMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasAnálisis de formas y patrones geométricosGeometría computacional en nubes de datosLibrería GUDHI en PythonEstructuras algebraicas en datosOpenAccessTopological data analysisPersistent HomologyAlgebraTopologyAbierto (Texto Completo)