Using self-organizing maps to investigate environmental factors regulating colony size and breeding success of the White Stork (Ciconia ciconia)

We studied variations in the size of breeding colonies and in breeding performance of White Storks Ciconia ciconia in 2006–2008 in north-east Algeria. Each colony site was characterized using 12 environmental variables describing the physical environment, land-cover categories, and human activities, and by three demographic parameters: the number of breeding pairs, the number of pairs with chicks, and the number of fledged chicks per pair. Generalized linear mixed models and the self-organizing map algorithm (SOM, neural network) were used to investigate effects of biotic, abiotic, and anthropogenic factors on demographic parameters and on their relationships. Numbers of breeding pairs and of pairs with chicks were affected by the same environmental factors, mainly anthropogenic, which differed from those affecting the number of fledged chicks per pair. Numbers of fledged chicks per pair was not affected by colony size or by the number of nests with chicks. The categorization of the environmental variables into natural and anthropogenic, in connection with demographic parameters, was relevant to detect factors explaining variation in colony size and breeding parameters. The SOM proved a relevant tool to help determine actual dynamics in White Stork colonies, and thus to support effective conservation decisions at a regional scale

Capturing the dynamics of multivariate time series through visualization using generative topographic mapping through time

Most of the existing research on time series concerns supervised forecasting problems. In comparison, little research has been devoted to unsupervised methods for the visual exploration of multivariate time series. In this paper, the capabilities of the Generative Topographic Mapping Through Time, a model with solid foundations in probability theory that performs simultaneous time series data clustering and visualization, are assessed in detail in several experiments. The focus is placed on the detection of atypical data, the visualization of the evolution of signal regimes, and the exploration of sudden transitions, for which a novel identification index is defined.Postprint (published version

Nuevos métodos para análisis visual de mapas auto-organizativo

El mapa auto-organizativo (MAO) es un tipo de red neuronal artificial competitiva y no-supervisada. Ha sido utilizado tradicionalmente en tareas de ingeniería como herramienta de clasificación automática (clustering) y especialmente en tareas relacionadas con el análisis exploratorio de datos y la minería de datos, ya que su propósito principal es la visualización de relaciones no-lineales de datos multidimensionales. Sin embargo, a pesar de la importancia de la tarea de visualización, las técnicas gráficas para analizar MAO no son abundantes en la literatura. Esta tesis presenta varias técnicas nuevas que complementan, mejoran y facilitan el anáfisis visual de MAO de Kohonen, tanto desde el punto de vista del análisis exploratorio de datos, como desde el punto de vista de comprender el proceso de adaptación del MAO a una distribución de datos. La motivación para desarrollar técnicas de visualización nuevas surge por los siguientes motivos: IÍL relativa carencia de métodos destinados a la importante tarea de visualización, la necesidad de analizar MAO con diferentes métodos, la necesidad de mejorar varios métodos descritos en la literatura y la posibilidad de innovar desarrollando nuevas estrategias de visualización. De esta manera, se ha hecho hincapié en desarrollar técnicas generalmente no utilizadas con anterioridad en un intento por superar limitaciones de varios métodos descritos en la literatura. El primer nuevo método denominado "método de semejanza de triángulos" consiste en una estrategia de interpolación geométrica donde los patrones de una distribución de entrada son proyectados a un espacio de observación continuo. Está basado en la preservación de la semejanza geométrica entre varios triángulos formados por un patron y dos vectores de referencia del MAO en el espacio de los datos, y por un punto candidato y las dos correspondientes neuronas en el espacio de observación. El método encuentra la proyección minimizando una función de coste que mide distancias o errores entre varios triángulos. El método supera notablemente a otras estrategias de interpolación descritas en la literatura. Puede proyectar todos los datos de manera no-lineal, resulta adecuado cuando el tamaño del MAO es pequeño, es robusto y puede describir adecuadamente ciertos tipos de distribuciones difíciles de visualizar con la mayoría de métodos de visualización. Varios métodos de visualización de MAO generan imágenes monocromáticas las cuales son analizadas individualmente y aportan información específica sobre los datos. Se propone una estrategia para facilitar la labor del analista a la hora de combinar la información de varios métodos mediante una simple superposición de imágenes basada en un modelo aditivo de colores. Las imágenes son definidas con colores diferentes y combinadas mediante una simple suma de sus componentes de color. Las imágenes resultantes son más completas y robustas, especialmente cuando las imágenes a combinar aportan el mismo tipo de información. El estudio llevado a cabo se centra principalmente en la combinación de matrices de distancias con histogramas de datos. Una alternativa a las matrices de distancias, que generan imágenes monocromáticas y son los métodos más populares para visualizar la estructura de clusters de los datos, consiste en emplear estrategias que ilustren los diferentes clusters mediante colores diferentes. Una de estas estrategias consiste en utilizar modelos de contracción de neuronas. Se presenta un eficiente método de contracción, el "algoritmo de agrupación de neuronas", cuya estructura y filosofía es similar a la del algoritmo de entrenamiento de los MAO, donde los conceptos han sido invertidos para actualizar las posiciones de las neuronas en un mapa continuo en vez de los propios vectores de referencia del MAO. De esta manera, las neuronas son atraídas en el mapa en función de la distancia entre sus vectores de referencia en el espacio de los datos. Su principal ventaja es su bajo coste computacional que lo habilita para analizar MAO de tamaño elevado. Finalmente, el trabajo propone una técnica alternativa basada en la visualización explícita en el mapa o espacio de observación de grafos que unen neuronas cuyos vectores de referencia se hallan próximos en el espacio de los datos, como son el árbol generador mínimo o el "grafo Hebbiano" creado con el principio de aprendizaje Hebbiano competitivo. Las imágenes resultantes ayudan a analizar la dimensión intrínseca de los datos en cada zona del mapa y aportan una medida visual e intuitiva de la preservación de la topología del MAO

An automated report generation tool for the data understanding phase

To prepare and model data successfully, the data miner needs to be aware of the properties of the data manifold. In this paper, the outline of a tool for automatically generating data survey reports for this purpose is described. The report combines linguistic descriptions (rules) and statistical measures with visualizations. Together these provide both quantitative and qualitative information and help the user to form a mental model of the data. The main focus is on describing the cluster structure and the contents of the clusters. The data is clustered using a novel algorithm based on the Self-Organizing Map. The rules describing the clusters are selected using a significance measure based on the confidence on their characterizing and discriminating properties