TopoMap++の簡略化手法は、特にサイズが小さく高パーシスタンスの構造を見逃す可能性があります。これらの構造は、データの重要な特徴を示すことがあるため、自動的に強調する方法を考えることは重要です。例えば、機械学習アルゴリズムを用いて、データのクラスタリングを行い、特定の条件を満たす小さな構造を特定することができます。具体的には、各構造のパーシスタンスとサイズを評価し、ユーザーが設定した閾値に基づいて、重要な小構造を選択することが可能です。また、視覚的なフィードバックを提供するインタラクティブなツールを開発し、ユーザーが関心のある構造を手動で選択できるようにすることも考えられます。これにより、ユーザーはデータの詳細な分析を行うことができ、見逃されがちな重要な情報を強調することができます。