Prédiction de défauts dans les arbres du parc végétal Grenoblois et préconisations pour les futures plantations

National audienceNous décrivons dans cet article notre réponse au défi EGC 2017. Une analyse exploratoire des données a tout d’abord permis de comprendre les distributions des différentes variables et de détecter de fortes corrélations. Nous avons défini deux variables supplémentaires à partir des variables du jeu de données. Plusieurs algorithmes de classification supervisée ont été expérimentés pour répondre à la tâche numéro 1 du défi. Les performances ont été évaluées par validation croisée. Cela nous a permis de sélectionner les meilleurs classifieurs uni-label et multi-label. Autant sur la tâche uni-label que multi-label, le meilleur classifieur dépasse les références d’environ 2%. Nous avons également exploré la tâche numéro 2 du défi. D’une part, des règles d’association ont été recherchées. D’autre part, le jeu de données a été enrichi avec des connaissances telles que des données climatiques (pluviométrie, température, vent) ou des données taxonomiques dans le domaine de la botanique (famille, ordre, super-ordre). En outre, des données géographiques et cartographiques sont exploitées dans un outil de visualisation d’une partie des données sur les arbres

Suggesting valid pharmacogenes by mining linked data

International audienceA standard task in pharmacogenomics research is identifying genes that may be involved in drug response variability, i.e., pharmacogenes. Because genomic experiments tended to generate many false positives, computational approaches based on the use of background knowledge have been proposed. Until now, those have used only molecular networks or the biomedical literature. Here we propose a novel method that consumes an eclectic set of linked data sources to help validating uncertain drug–gene relationships. One of the advantages relies on that linked data are implemented in a standard framework that facilitates the joint use of various sources, making easy the consideration of features of various origins. Consequently, we propose an initial selection of linked data sources relevant to pharmacogenomics. We formatted these data to train a random forest algorithm , producing a model that enables classifying drug–gene pairs as related or not, thus confirming the validity of candidate pharmacogenes. Our model achieve the performance of F-measure=0.92, on a 100 folds cross-validation. A list of top candidates is provided and their obtention is discussed

Clustering graphs using random trees

In this work-in-progress paper, we present GraphTrees, a novel method that relies on random decision trees to compute pairwise distances between vertices in a graph. We show that our approach is competitive with the state of the art methods in the case of non-attributed graphs in terms of quality of clustering. By extending the use of an already ubiquitous approach-the random trees-to graphs, our proposed approach opens new research directions, by leveraging decades of research on this topic

Computing Vertex-Vertex Dissimilarities Using Random Trees: Application to Clustering in Graphs

A current challenge in graph clustering is to tackle the issue of complex networks, i.e, graphs with attributed vertices and/or edges. In this paper, we present GraphTrees, a novel method that relies on random decision trees to compute pairwise dissimilarities between vertices in a graph. We show that using different types of trees, it is possible to extend this framework to graphs where the vertices have attributes. While many existing methods that tackle the problem of clustering vertices in an attributed graph are limited to categorical attributes, GraphTrees can handle heterogeneous types of vertex attributes. Moreover, unlike other approaches, the attributes do not need to be preprocessed. We also show that our approach is competitive with well-known methods in the case of non-attributed graphs in terms of quality of clustering, and provides promising results in the case of vertex-attributed graphs. By extending the use of an already well established approach-the random trees-to graphs, our proposed approach opens new research directions, by lever-aging decades of research on this topic

Unsupervised Extra Trees: a stochastic approach to compute similarities in heterogeneous data.

International audienceIn this paper we present a method to compute similarities on unlabeled data, based on extremely randomized trees. The main idea of our method, Unsu-pervised Extremely Randomized Trees (UET) is to randomly split the data in an iterative fashion until a stopping criterion is met, and to compute a similarity based on the co-occurrence of samples in the leaves of each generated tree. Using a tree-based approach to compute similarities is interesting, as the inherent We evaluate our method on synthetic and real-world datasets by comparing the mean similarities between samples with the same label and the mean similarities between samples with different labels. These metrics are similar to intracluster and intercluster similarities, and are used to assess the computed similarities instead of a clustering algorithm's results. Our empirical study shows that the method effectively gives distinct similarity values between samples belonging to different clusters, and gives indiscernible values when there is no cluster structure. We also assess some interesting properties such as in-variance under monotone transformations of variables and robustness to correlated variables and noise. Finally , we performed hierarchical agglomerative clustering on synthetic and real-world homogeneous and heterogeneous datasets using UET versus standard similarity measures. Our experiments show that the algorithm outperforms existing methods in some cases, and can reduce the amount of preprocessing needed with many real-world datasets

Кинотеатр с кафе на 100 мест в п. Шира РХ

SPARQL query example 2. This text file contains an example of SPARQL query that enable to explore the vicinity of an entity. This particular query returns the RDF graph surrounding, within a lenght of 4, the node pharmgkb:PA451906 that represents the warfarin, an anticoagulant drug. (TXT 392 bytes

Une approche stochastique à base d’arbres aléatoires pour le calcul de dissimilarités : application au clustering pour diverses structures de données

The notion of distance, and more generally of dissimilarity, is an important one in data mining, especially in unsupervised approaches. The algorithms belonging to this class of methods aim at grouping objects in an homogeneous way, and many of them rely on a notion of dissimilarity, in order to quantify the proximity between objects. The choice of algorithms as well as that of dissimilarities is not trivial. Several elements can motivate these choices, such as the type of data – homogeneous data or not –, their representation – feature vectors, graphs –, or some of their characteristics – highly correlated, noisy, etc. –. Although many measures exist, their choice can become complex in some specific settings. This leads to additional complexity in data mining tasks. In this thesis, we present a new approach for computing dissimilarities based on random trees. It is an original approach, which has several advantages such as a great versatility. Indeed, using different dissimilarity calculation modules that we can plug to the method, it becomes possible to apply it in various settings. In particular, we present in this document two modules, enabling the computation of dissimilarities - and, in fine, clustering - on data structured as feature vectors, and on data in the form of graphs. We discuss the very promising results obtained by this approach, as well as the numerous perspectives that it opens, such as the computation of dissimilarity in the framework of attributed graphs, through a unified approach.La notion de distance, et plus généralement de dissimilarité, est une notion importante en fouille de données, tout particulièrement dans les approches non supervisées. Les algorithmes de cette classe de méthodes visant à regrouper de manière homogène des objets, nombre d’entre eux s’appuient sur une notion de dissimilarité, afin de quantifier la proximité entre objets. Le choix des algorithmes ainsi que celui des dissimilarités n’est cependant pas trivial. Plusieurs éléments peuvent motiver ces choix, tels que le type de données – données homogènes ou non –, leur représentation – vecteurs d’attributs, graphes –, ou encore certaines de leurs caractéristiques – fortement corrélées, bruitées, etc. –. Bien que de nombreuses mesures existent, leur choix peut devenir complexe dans certains cadres spécifiques. Ceci entraîne une complexité supplémentaire dans les tâches d’exploration et de fouille des données. Nous présentons dans cette thèse une nouvelle approche permettant le calcul de dissimilarités, basée sur des arbres aléatoires. Il s’agit d’une approche originale dont nous montrons plusieurs avantages, parmi lesquels l’on retrouve une grande versatilité. En effet, par le biais de différents modules de calcul de dissimilarités que nous accolons à la méthode, il devient possible de l’appliquer dans divers cadres. Nous présentons notamment dans ce document deux modules, permettant le calcul de dissimilarités — et, in fine, le clustering — sur des données structurées sous forme de vecteur d’attributs, et sur des données sous forme de graphes. Nous discutons des résultats très prometteurs obtenus par cette approche, ainsi que des nombreuses perspectives ouvertes par cette dernière, telle que le calcul de dissimilarité dans le cadre des graphes attribués, par le biais d’une approche unifiée

Une approche stochastique à base d’arbres aléatoires pour le calcul de dissimilarités : application au clustering pour diverses structures de données

The notion of distance, and more generally of dissimilarity, is an important one in data mining, especially in unsupervised approaches. The algorithms belonging to this class of methods aim at grouping objects in an homogeneous way, and many of them rely on a notion of dissimilarity, in order to quantify the proximity between objects. The choice of algorithms as well as that of dissimilarities is not trivial. Several elements can motivate these choices, such as the type of data – homogeneous data or not –, their representation – feature vectors, graphs –, or some of their characteristics – highly correlated, noisy, etc. –. Although many measures exist, their choice can become complex in some specific settings. This leads to additional complexity in data mining tasks. In this thesis, we present a new approach for computing dissimilarities based on random trees. It is an original approach, which has several advantages such as a great versatility. Indeed, using different dissimilarity calculation modules that we can plug to the method, it becomes possible to apply it in various settings. In particular, we present in this document two modules, enabling the computation of dissimilarities - and, in fine, clustering - on data structured as feature vectors, and on data in the form of graphs. We discuss the very promising results obtained by this approach, as well as the numerous perspectives that it opens, such as the computation of dissimilarity in the framework of attributed graphs, through a unified approach.La notion de distance, et plus généralement de dissimilarité, est une notion importante en fouille de données, tout particulièrement dans les approches non supervisées. Les algorithmes de cette classe de méthodes visant à regrouper de manière homogène des objets, nombre d’entre eux s’appuient sur une notion de dissimilarité, afin de quantifier la proximité entre objets. Le choix des algorithmes ainsi que celui des dissimilarités n’est cependant pas trivial. Plusieurs éléments peuvent motiver ces choix, tels que le type de données – données homogènes ou non –, leur représentation – vecteurs d’attributs, graphes –, ou encore certaines de leurs caractéristiques – fortement corrélées, bruitées, etc. –. Bien que de nombreuses mesures existent, leur choix peut devenir complexe dans certains cadres spécifiques. Ceci entraîne une complexité supplémentaire dans les tâches d’exploration et de fouille des données. Nous présentons dans cette thèse une nouvelle approche permettant le calcul de dissimilarités, basée sur des arbres aléatoires. Il s’agit d’une approche originale dont nous montrons plusieurs avantages, parmi lesquels l’on retrouve une grande versatilité. En effet, par le biais de différents modules de calcul de dissimilarités que nous accolons à la méthode, il devient possible de l’appliquer dans divers cadres. Nous présentons notamment dans ce document deux modules, permettant le calcul de dissimilarités — et, in fine, le clustering — sur des données structurées sous forme de vecteur d’attributs, et sur des données sous forme de graphes. Nous discutons des résultats très prometteurs obtenus par cette approche, ainsi que des nombreuses perspectives ouvertes par cette dernière, telle que le calcul de dissimilarité dans le cadre des graphes attribués, par le biais d’une approche unifiée

A random tree-based approach to compute dissimilarities : an application to clustering on diverse data structures

La notion de distance, et plus généralement de dissimilarité, est une notion importante en fouille de données, tout particulièrement dans les approches non supervisées. Les algorithmes de cette classe de méthodes visant à regrouper de manière homogène des objets, nombre d’entre eux s’appuient sur une notion de dissimilarité, afin de quantifier la proximité entre objets. Le choix des algorithmes ainsi que celui des dissimilarités n’est cependant pas trivial. Plusieurs éléments peuvent motiver ces choix, tels que le type de données – données homogènes ou non –, leur représentation – vecteurs d’attributs, graphes –, ou encore certaines de leurs caractéristiques – fortement corrélées, bruitées, etc. –. Bien que de nombreuses mesures existent, leur choix peut devenir complexe dans certains cadres spécifiques. Ceci entraîne une complexité supplémentaire dans les tâches d’exploration et de fouille des données. Nous présentons dans cette thèse une nouvelle approche permettant le calcul de dissimilarités, basée sur des arbres aléatoires. Il s’agit d’une approche originale dont nous montrons plusieurs avantages, parmi lesquels l’on retrouve une grande versatilité. En effet, par le biais de différents modules de calcul de dissimilarités que nous accolons à la méthode, il devient possible de l’appliquer dans divers cadres. Nous présentons notamment dans ce document deux modules, permettant le calcul de dissimilarités — et, in fine, le clustering — sur des données structurées sous forme de vecteur d’attributs, et sur des données sous forme de graphes. Nous discutons des résultats très prometteurs obtenus par cette approche, ainsi que des nombreuses perspectives ouvertes par cette dernière, telle que le calcul de dissimilarité dans le cadre des graphes attribués, par le biais d’une approche unifiée.The notion of distance, and more generally of dissimilarity, is an important one in data mining, especially in unsupervised approaches. The algorithms belonging to this class of methods aim at grouping objects in an homogeneous way, and many of them rely on a notion of dissimilarity, in order to quantify the proximity between objects. The choice of algorithms as well as that of dissimilarities is not trivial. Several elements can motivate these choices, such as the type of data – homogeneous data or not –, their representation – feature vectors, graphs –, or some of their characteristics – highly correlated, noisy, etc. –. Although many measures exist, their choice can become complex in some specific settings. This leads to additional complexity in data mining tasks. In this thesis, we present a new approach for computing dissimilarities based on random trees. It is an original approach, which has several advantages such as a great versatility. Indeed, using different dissimilarity calculation modules that we can plug to the method, it becomes possible to apply it in various settings. In particular, we present in this document two modules, enabling the computation of dissimilarities - and, in fine, clustering - on data structured as feature vectors, and on data in the form of graphs. We discuss the very promising results obtained by this approach, as well as the numerous perspectives that it opens, such as the computation of dissimilarity in the framework of attributed graphs, through a unified approach

Les forêts d'arbres extrêmement aléatoires : utilisation dans un cadre non supervisé

National audienceDans ce travail, nous présentons une nouvelle méthode permettant le calcul de similarités entre objets basée sur les forêts d'arbres extrêmement aléa-toires. L'idée principale de notre méthode est de séparer les données de manière itérative jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt soit respectée, et de calculer une similarité basée sur la co-occurrence des instances dans les feuilles de chaque arbre obtenu. Nous évaluons la méthode sur un ensemble de jeux de données synthétiques et réels. Cette évaluation est basée sur la comparaison des similari-tés moyennes entre instances ayant la même étiquette aux similarités moyennes entre instances d'étiquette différente. Ces mesures sont comparables aux notions de similarités intracluster et intercluster, mais ont pour intérêt d'être agnostiques aux choix d'une méthode de clustering en particulier. L'étude empirique montre que la méthode permet effectivement de distinguer les individus n'appartenant pas aux même clusters. Les forêts d'arbres extrêmement aléatoires non supervi-sées ont des propriétés intéressantes, telles que : (i) l'invariance aux transformations monotones de variables, (ii) la robustesse aux variables corrélées, et (iii), la robustesse au bruit. Enfin, nous présentons les résulats obtenus par l'appli-caton d'un algorithme de clustering hiérarchique agglomératif, en utilisant les matrices de similarité obtenues par notre méthode. Les résultats obtenus sur des jeux de données homogènes et hétérogènes sont prometteurs