Classification rules obtained from dynamic self-organizing maps

La obtención de conocimiento a partir de la información existente es un proceso no trivial que consiste en identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles a partir de los datos disponibles. La Minería de Datos es el área de la Informática referida a la aplicación de diferentes métodos para la obtención de patrones y modelos. Una de las soluciones más utilizadas se basa en estrategias adaptativas no supervisadas que permitan clasificar la información disponible. En esta dirección, las redes neuronales competitivas dinámicas han demostrado ser capaces de brindar buenos resultados. Sin embargo, su aplicación en el área de la Minería de Datos se encuentra limitada por su funcionamiento tipo “caja negra” donde resulta complejo justificar el conocimiento adquirido. Este artículo propone una nueva estrategia para obtener reglas de clasificación a partir de una red neuronal competitiva dinámica entrenada con el método AVGSOM. Dicho método ha sido seleccionado en base a su capacidad para preservar la topología de los datos de entrada, característica fundamental para obtener los hipercubos iniciales adecuados. La estrategia desarrollada en este trabajo combina la capacidad del aprendizaje no supervisado del AVGSOM con información disponible del problema para reducir la dimensión del antecedente de las reglas. El método propuesto ha sido aplicado a tres conjuntos de datos obtenidos del repositorio UCI con resultados muy satisfactorios. En particular, los resultados obtenidos en la clasificación de la base de datos Iris han sido comparados con otros métodos existentes mostrando la superioridad del nuevo método propuesto. Finalmente se presentan algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.Knowledge discovery from existing information is a non-trivial process that consists in identifying valid, new, potentially useful, and understandable patterns from available data. Data Mining is the area of Computer Sciences which refers to the application of different methods so as to obtain patterns and models. One of the mostly used solutions is based on non-supervised adaptive strategies allowing the classification of available data. Towards this direction, dynamic competitive neural networks have proved to be capable of providing good results. However, their application in the area of Data Mining is constrained due to their “black box” type functioning, in which it is hard to justify the acquired knowledge. This paper proposes a new strategy for obtaining classification rules from a dynamic competitive neural network trained with the AVGSOM method. Such method has been selected for its capacity of preserving input data topology, essential characteristic necessary to obtain the proper initial hypercubes. The strategy developed in this paper combines non-supervised learning of AVGSOM and the information available of the problem in order to reduce the dimension of rule antecedent. The proposed method has been applied to three sets of data obtained from UCI repository with really satisfactory results. In particular, the results obtained in the Iris data base classification have been compared with other existing methods showing the supremacy of the new proposed method. Finally, some of the conclusions as well as some future lines of work are presented.VII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Classification rules obtained from dynamic self-organizing maps

La obtención de conocimiento a partir de la información existente es un proceso no trivial que consiste en identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles a partir de los datos disponibles. La Minería de Datos es el área de la Informática referida a la aplicación de diferentes métodos para la obtención de patrones y modelos. Una de las soluciones más utilizadas se basa en estrategias adaptativas no supervisadas que permitan clasificar la información disponible. En esta dirección, las redes neuronales competitivas dinámicas han demostrado ser capaces de brindar buenos resultados. Sin embargo, su aplicación en el área de la Minería de Datos se encuentra limitada por su funcionamiento tipo “caja negra” donde resulta complejo justificar el conocimiento adquirido. Este artículo propone una nueva estrategia para obtener reglas de clasificación a partir de una red neuronal competitiva dinámica entrenada con el método AVGSOM. Dicho método ha sido seleccionado en base a su capacidad para preservar la topología de los datos de entrada, característica fundamental para obtener los hipercubos iniciales adecuados. La estrategia desarrollada en este trabajo combina la capacidad del aprendizaje no supervisado del AVGSOM con información disponible del problema para reducir la dimensión del antecedente de las reglas. El método propuesto ha sido aplicado a tres conjuntos de datos obtenidos del repositorio UCI con resultados muy satisfactorios. En particular, los resultados obtenidos en la clasificación de la base de datos Iris han sido comparados con otros métodos existentes mostrando la superioridad del nuevo método propuesto. Finalmente se presentan algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.Knowledge discovery from existing information is a non-trivial process that consists in identifying valid, new, potentially useful, and understandable patterns from available data. Data Mining is the area of Computer Sciences which refers to the application of different methods so as to obtain patterns and models. One of the mostly used solutions is based on non-supervised adaptive strategies allowing the classification of available data. Towards this direction, dynamic competitive neural networks have proved to be capable of providing good results. However, their application in the area of Data Mining is constrained due to their “black box” type functioning, in which it is hard to justify the acquired knowledge. This paper proposes a new strategy for obtaining classification rules from a dynamic competitive neural network trained with the AVGSOM method. Such method has been selected for its capacity of preserving input data topology, essential characteristic necessary to obtain the proper initial hypercubes. The strategy developed in this paper combines non-supervised learning of AVGSOM and the information available of the problem in order to reduce the dimension of rule antecedent. The proposed method has been applied to three sets of data obtained from UCI repository with really satisfactory results. In particular, the results obtained in the Iris data base classification have been compared with other existing methods showing the supremacy of the new proposed method. Finally, some of the conclusions as well as some future lines of work are presented.VII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Calculating the redistributive impact of pension systems in LAC

This paper examines the implicit subsidies within pension systems across Latin America and the Caribbean (LAC) region. We first calculate the theoretical benefits of pension for hypothetical workers in 25 countries in LAC. We show that, on average, LAC's pension systems are subsidized, as they provide pensions above what workers would have obtained by investing pension contributions in a safe asset. Similarly, pension systems are designed to be progressive by offering higher replacement rates (pensions relative to earnings) for low-income workers. Despite this progressivity, in some countries, absolute subsidies could be higher for high-income workers. This occurs because the cost of one percentage point of the replacement increases with the average pension. Second, using data from social protection surveys, we estimate the incidence of pension systems in five LAC countries. We show that, on average, all five systems provide important subsidies to those workers who obtain a pension. However, given the high levels of informal work, in some countries, those subsidies are highly concentrated among high-income workers. Variation is large across countries. The three highest labor income deciles concentrate 70-95% of all subsidies in defined benefit systems such as Paraguay and Colombia. In defined contribution systems, subsidies are much more progressive, but still, because low-income workers do not qualify for minimum pensions, between 50-60% of subsidies concentrate in the high-income deciles. Countries like Chile, with explicit subsidies targeted at the bottom of the income distribution, obtain a more progressive distribution of subsidies. Because of relatively low participation rates, women have a weaker link with the pension system. They are also less likely to benefit from implicit subsidies. Finally, we show that non-contributory pensions, if well-targeted, largely improve the redistributive properties of pension systems in LAC

Rule Extraction on Numeric Datasets Using Hyper-rectangles

When there is a need to understand the data stored in a database, one of the main requirements is being able to extract knowledge in the form of rules. Classification strategies allow extracting rules almost naturally. In this paper, a new classification strategy is presented that uses hyper-rectangles as data descriptors to achieve a model that allows extracting knowledge in the form of classification rules. The participation of an expert for training the model is discussed. Finally, the results obtained using the databases from the UCI repository are presented and compared with other existing classification models, showing that the algorithm presented requires less computational resources and achieves the same accuracy level and number of extracted rules.Fil: Hasperué, Waldo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; ArgentinaFil: Lanzarini, Laura Cristina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; ArgentinaFil: de Giusti, Armando Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; Argentin

Node Connectivity Augmentation of Highly Connected Graphs

Node-connectivity augmentation is a fundamental network design problem. We are given a $k$-node connected graph $G$ together with an additional set of links, and the goal is to add a cheap subset of links to $G$ to make it $(k+1)$-node connected. In this work, we characterize completely the computational complexity status of the problem, by showing hardness for all values of $k$ which were not addressed previously in the literature. We then focus on $k$-node connectivity augmentation for $k=n-4$, which corresponds to the highest value of $k$ for which the problem is NP-hard. We improve over the previously best known approximation bounds for this problem, by developing a $\frac{3}{2}$-approximation algorithm for the weighted setting, and a $\frac{4}{3}$-approximation algorithm for the unweighted setting

Physiological Benefits of Dietary Lysophospholipid Supplementation in a Marine Fish Model: Deep Analyses of Modes of Action

Given the hydrophilic structure of lysophospholipids (LPLs), their dietary inclusion translates into a better emulsifying capacity of the dietary components. The present study aimed to understand the mechanisms underlying the growth-promoting effect of LPL supplementation by undertaking deep analyses of the proximal intestine and liver interactomes. The Atlantic salmon (Salmo salar) was selected as the main aquaculture species model. The animals were divided into two groups: one was fed a control diet (C-diet) and the other a feed (LPL-diet) supplemented with an LPL-based digestive enhancer (0.1% AQUALYSO®, Adisseo). The LPL-diet had a positive effect on the fish by increasing the final weight by 5% and reducing total serum lipids, mainly due to a decrease in the plasma phospholipid (p < 0.05). In the intestine, the upregulated interactome suggests a more robust digestive capacity, improving vesicle-trafficking-related proteins, complex sugar hydrolysis, and lipid metabolism. In the liver, the LPL-diet promotes better nutrients, increasing several metabolic pathways. The downregulation of the responses to stress and stimuli could be related to a reduced proinflammatory state. This study on the benefits and modes of action of dietary LPLs opens a new window into fish nutrition and could be extended to other productive species.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Skeletonization of sparse shapes using dynamic competitive neural networks

La detección de regiones y objetos en imágenes digitales es un tema de suma importancia en la resolución de numerosos problemas correspondientes al área de reconocimiento de patrones. En esta dirección los algoritmos de esqueletización son una herramienta muy utilizada ya que permiten reducir la cantidad de información disponible facilitando la extracción de características para su posterior reconocimiento y clasificación. Además, esta transformación de la información original en sus características esenciales, facilita la eliminación de ruidos locales presentes en la entrada de datos. Este artículo propone una nueva estrategia de esqueletización aplicable a imágenes esparcidas a partir de una red neuronal competitiva dinámica entrenada con el método AVGSOM. La estrategia desarrollada en este trabajo determina los arcos que forman el esqueleto combinando el aprendizaje no supervisado del AVGSOM con un árbol de dispersión mínima (minimun spaning tree). El método propuesto ha sido aplicado en imágenes con diferente forma y grado de dispersión. En particular, los resultados obtenidos han sido comparados con soluciones existentes mostrando resultados satisfactorios. Finalmente se presentan algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futurasThe detection of regions and objects in digital images is a topic of utmost importance for solving several problems related to the area of pattern recognition. In this direction, skeletonization algorithms are a widely used tool since they allow us to reduce the quantity of available data, easing the detection of characteristics for their recognition and classification. In addition, this transformation of the original data in its essential characteristics eases the elimination of local noise which is present in the data input. This paper proposes a new skeletonization strategy applicable to sparse images from a competitive, dynamic neural network trained with the AVGSOM method. The strategy developed in this paper determines the arc making up the skeleton combining AVGSOM non-supervised learning with a minimum spanning tree. The proposed method has been applied in images with different spanning shape and degree. In particular, the results obtained have been compared to existing solutions, showing successful results. Finally, some conclusions, together with some future lines of work, are presented.VII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Construcción de un árbol balanceado de subclasificadores para SVM multi-clase

Las Máquinas de Vectores de Soporte han demostrado ser una herramienta sumamente útil para resolver problemas de clasificación. Su aplicación en situaciones con más de una clase generalmente implica la combinación de varios subclasificadores. Este trabajo propone un nuevo método para la construcción de una estructura que organice el entrenamiento y uso de estos subclasificadores logrando de esta forma una reducción en el tiempo de respuesta en una clasificación multi-clase. Se trata de un árbol balanceado generado a partir de la estructura de una red neuronal competitiva dinámica. En base a la información de la red se identifican las neuronas relevantes para la separación de clases y se las utiliza para generar el árbol buscado. Cada nodo del árbol permite etiquetar los datos de entrada brindando la información necesaria para entrenar cada subclasificador. Los resultados obtenidos al comparar el método propuesto con otras soluciones existentes han sido satisfactorios.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Construcción de un árbol balanceado de subclasificadores para SVM multi-clase

Las Máquinas de Vectores de Soporte han demostrado ser una herramienta sumamente útil para resolver problemas de clasificación. Su aplicación en situaciones con más de una clase generalmente implica la combinación de varios subclasificadores. Este trabajo propone un nuevo método para la construcción de una estructura que organice el entrenamiento y uso de estos subclasificadores logrando de esta forma una reducción en el tiempo de respuesta en una clasificación multi-clase. Se trata de un árbol balanceado generado a partir de la estructura de una red neuronal competitiva dinámica. En base a la información de la red se identifican las neuronas relevantes para la separación de clases y se las utiliza para generar el árbol buscado. Cada nodo del árbol permite etiquetar los datos de entrada brindando la información necesaria para entrenar cada subclasificador. Los resultados obtenidos al comparar el método propuesto con otras soluciones existentes han sido satisfactorios.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Classification rules obtained from dynamic self-organizing maps

La obtención de conocimiento a partir de la información existente es un proceso no trivial que consiste en identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles a partir de los datos disponibles. La Minería de Datos es el área de la Informática referida a la aplicación de diferentes métodos para la obtención de patrones y modelos. Una de las soluciones más utilizadas se basa en estrategias adaptativas no supervisadas que permitan clasificar la información disponible. En esta dirección, las redes neuronales competitivas dinámicas han demostrado ser capaces de brindar buenos resultados. Sin embargo, su aplicación en el área de la Minería de Datos se encuentra limitada por su funcionamiento tipo “caja negra” donde resulta complejo justificar el conocimiento adquirido. Este artículo propone una nueva estrategia para obtener reglas de clasificación a partir de una red neuronal competitiva dinámica entrenada con el método AVGSOM. Dicho método ha sido seleccionado en base a su capacidad para preservar la topología de los datos de entrada, característica fundamental para obtener los hipercubos iniciales adecuados. La estrategia desarrollada en este trabajo combina la capacidad del aprendizaje no supervisado del AVGSOM con información disponible del problema para reducir la dimensión del antecedente de las reglas. El método propuesto ha sido aplicado a tres conjuntos de datos obtenidos del repositorio UCI con resultados muy satisfactorios. En particular, los resultados obtenidos en la clasificación de la base de datos Iris han sido comparados con otros métodos existentes mostrando la superioridad del nuevo método propuesto. Finalmente se presentan algunas conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.Knowledge discovery from existing information is a non-trivial process that consists in identifying valid, new, potentially useful, and understandable patterns from available data. Data Mining is the area of Computer Sciences which refers to the application of different methods so as to obtain patterns and models. One of the mostly used solutions is based on non-supervised adaptive strategies allowing the classification of available data. Towards this direction, dynamic competitive neural networks have proved to be capable of providing good results. However, their application in the area of Data Mining is constrained due to their “black box” type functioning, in which it is hard to justify the acquired knowledge. This paper proposes a new strategy for obtaining classification rules from a dynamic competitive neural network trained with the AVGSOM method. Such method has been selected for its capacity of preserving input data topology, essential characteristic necessary to obtain the proper initial hypercubes. The strategy developed in this paper combines non-supervised learning of AVGSOM and the information available of the problem in order to reduce the dimension of rule antecedent. The proposed method has been applied to three sets of data obtained from UCI repository with really satisfactory results. In particular, the results obtained in the Iris data base classification have been compared with other existing methods showing the supremacy of the new proposed method. Finally, some of the conclusions as well as some future lines of work are presented.VII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI