An MDL approach to the climate segmentation problem

This paper proposes an information theory approach to estimate the number of changepoints and their locations in a climatic time series. A model is introduced that has an unknown number of changepoints and allows for series autocorrelations, periodic dynamics, and a mean shift at each changepoint time. An objective function gauging the number of changepoints and their locations, based on a minimum description length (MDL) information criterion, is derived. A genetic algorithm is then developed to optimize the objective function. The methods are applied in the analysis of a century of monthly temperatures from Tuscaloosa, Alabama.Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-AOAS289 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

Changepoint detection in base-resolution methylome data reveals a robust signature of methylated domain landscape

ABSTRACTLotta Dalenius Hahlin (2010) Mentorskap utifrån ett lösningsinriktat fokus. (Mentorship based on a solution-oriented focus. Skolutveckling och ledarskap, Lärarutbildningen halvfart/distans, Malmö HögskolaMånga elever hoppar av sin gymnasieutbildning pga. av olika orsaker. En av orsakerna kan vara att eleven inte har tillräckligt stöd i sin mentor på skolan. En mentor skall ju inte bara ta hand om elevens studiemässiga resultat utan får även ta hand om de många sociala frågor som ofta uppstår runt eleven. Kan det vara så att mentorn behöver en ram och metod att arbeta utifrån för att kunna stödja eleverna på bästa sätt?Syftet med arbetet är att beskriva den metodik som ligger bakom ett lösningsinriktat mentorskap,och att skapa ett kompendium av användbara verktyg utifrån lösningsinriktad pedagogik. Detta kompendium kan mentorn använda som mall/ram i sin arbetsuppgift som mentor.Forskningen tyder på att lyckade och bra samtal bygger på bra förberedelse, på öppna frågor och på ömsesidig respekt för varandra och att man använder sig av ett visst förhållningssätt gentemot varandra. Vidare pekar litteraturstudien på att mentorssamtalet bör ha tydliga mål och en gemensam uppfattning om vad man vill komma fram till för att eleven skall nå ökat ansvar, större självinsikt och önskat läge.Arbetet tar upp de olika verktyg som man främst använder inom lösningsinriktade metoder, och är utifrån litteraturen kommenterat för att ge en grundläggande kunskap och förförståelse för läsaren.Genom att som resultat skapa ett kompendium som mentorer kan använda i sitt arbete med det dagliga samtalet med eleverna, vill uppsatsen beskriva och ge grundläggande kunskap om de verktyg som finns i den lösningsinriktade verktygslådan. Syftet nås även med en enkätundersökning där mentorer som fått pröva på metoden plockat ut fördelar och nackdelar med metoden.Uppsatsen visar att regelbunden användning och övning krävs för att kunna tillgodogöra sig metoden, och även att mentorn genomgår en grundläggande utbildning. Den kommer också att visa att vinsterna och fördelarna med metoden överstiger de eventuella nackdelar som kan uppstå när man som mentor börjar arbeta med metoden

Substructure Discovery Using Minimum Description Length and Background Knowledge

The ability to identify interesting and repetitive substructures is an essential component to discovering knowledge in structural data. We describe a new version of our SUBDUE substructure discovery system based on the minimum description length principle. The SUBDUE system discovers substructures that compress the original data and represent structural concepts in the data. By replacing previously-discovered substructures in the data, multiple passes of SUBDUE produce a hierarchical description of the structural regularities in the data. SUBDUE uses a computationally-bounded inexact graph match that identifies similar, but not identical, instances of a substructure and finds an approximate measure of closeness of two substructures when under computational constraints. In addition to the minimum description length principle, other background knowledge can be used by SUBDUE to guide the search towards more appropriate substructures. Experiments in a variety of domains demonstrate SUBDUE's ability to find substructures capable of compressing the original data and to discover structural concepts important to the domain. Description of Online Appendix: This is a compressed tar file containing the SUBDUE discovery system, written in C. The program accepts as input databases represented in graph form, and will output discovered substructures with their corresponding value.Comment: See http://www.jair.org/ for an online appendix and other files accompanying this articl

Data Discovery and Anomaly Detection using Atypicality.

Ph.D. Thesis. University of Hawaiʻi at Mānoa 2017

The Minimum Description Length Principle for Pattern Mining: A Survey

This is about the Minimum Description Length (MDL) principle applied to pattern mining. The length of this description is kept to the minimum. Mining patterns is a core task in data analysis and, beyond issues of efficient enumeration, the selection of patterns constitutes a major challenge. The MDL principle, a model selection method grounded in information theory, has been applied to pattern mining with the aim to obtain compact high-quality sets of patterns. After giving an outline of relevant concepts from information theory and coding, as well as of work on the theory behind the MDL and similar principles, we review MDL-based methods for mining various types of data and patterns. Finally, we open a discussion on some issues regarding these methods, and highlight currently active related data analysis problems

Methods for multi-class segmentation of molecular sequences

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal