在这项研究中，我们检查了工程拓扑特征是否可以区分平衡和不平衡采样方案中的噪声特征不同的随机过程。我们将分类结果与基于统计和原始功能构建的相同分类任务的结果进行比较。我们得出的结论是，在时间序列的分类任务中，建立在工程拓扑功能上的不同机器学习模型比在标准统计和原始功能上构建的拓扑功能始终如一地表现更好。
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在本文中，我们定义了一种新的非Archimedian度量标准结构，称为CopHenetic度量标准，对所有度的持久同源性等级。然后，我们将Zeroth持续同源与许多不同度量的核心度量和分层聚类算法一起，根据我们在不同的数据集上获得的实验结果，提供统计上可靠的相应拓扑信息。我们还观察到来自坐骨距离的所产生的集群在内部和外部评估措施（如轮廓分数和Rand指数）方面都能发光。此外，由于为所有同源度定义了CopHenetic度量，因此现在可以通过植根树显示所有度的持续同源类别的关系。
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