HiPart: Hierarchical Divisive Clustering Toolbox

This paper presents the HiPart package, an open-source native python library that provides efficient and interpret-able implementations of divisive hierarchical clustering algorithms. HiPart supports interactive visualizations for the manipulation of the execution steps allowing the direct intervention of the clustering outcome. This package is highly suited for Big Data applications as the focus has been given to the computational efficiency of the implemented clustering methodologies. The dependencies used are either Python build-in packages or highly maintained stable external packages. The software is provided under the MIT license. The package's source code and documentation can be found at https://github.com/panagiotisanagnostou/HiPart

Minimum Density Hyperplanes

Associating distinct groups of objects (clusters) with contiguous regions of high probability density (high-density clusters), is central to many statistical and machine learning approaches to the classification of unlabelled data. We propose a novel hyperplane classifier for clustering and semi-supervised classification which is motivated by this objective. The proposed minimum density hyperplane minimises the integral of the empirical probability density function along it, thereby avoiding intersection with high density clusters. We show that the minimum density and the maximum margin hyperplanes are asymptotically equivalent, thus linking this approach to maximum margin clustering and semi-supervised support vector classifiers. We propose a projection pursuit formulation of the associated optimisation problem which allows us to find minimum density hyperplanes efficiently in practice, and evaluate its performance on a range of benchmark datasets. The proposed approach is found to be very competitive with state of the art methods for clustering and semi-supervised classification

Minimum Density Hyperplanes

Associating distinct groups of objects (clusters) with contiguous regions of high probability density (high-density clusters), is central to many statistical and machine learning approaches to the classification of unlabelled data. We propose a novel hyperplane classifier for clustering and semi-supervised classification which is motivated by this objective. The proposed minimum density hyperplane minimises the integral of the empirical probability density function along it, thereby avoiding intersection with high density clusters. We show that the minimum density and the maximum margin hyperplanes are asymptotically equivalent, thus linking this approach to maximum margin clustering and semi-supervised support vector classifiers. We propose a projection pursuit formulation of the associated optimisation problem which allows us to find minimum density hyperplanes efficiently in practice, and evaluate its performance on a range of benchmark datasets. The proposed approach is found to be very competitive with state of the art methods for clustering and semi-supervised classification

Ο αποικισμός με πολυανθεκτικά μικρόβια σε Κέντρο Αποκατάστασης

Σκοπός: Η μελέτη του αποικισμού πολυανθεκτικών [XDR ή PDR (extensively / multidrug-resistant drug-resistan)] gram αρνητικών μικροβίων κατά την εισαγωγή σε κέντρο αποκατάστασης και στην πορεία του χρόνου κατά την νοσηλεία τους σε αυτό. Κλινική σημασία: Μελλοντικές μελέτες αντιμετώπισης, καθιέρωση ενδείξεων για χορήγηση αντιβιοτικής αγωγή. Υλικό - Μεθοδολογία: Στους ασθενείς λαμβάνονται καλλιέργειες κοπράνων, ούρων, πτυέλων ή βρογχικών εκκρίσεων (εφόσον είναι τραχειοτομημένοι) και κατακλίσεων ή τυχόν τραυμάτων σε χρόνο 0’ σε κάθε νεοεισερχόμενο ασθενή. Με βάση τα αποτελέσματα για αποικισμό XDR ή PDR gram-αρνητικών βακτηρίων (Pseudomonas aeruginosa, Acinetobacter baumannii και Klebsiella pneumoniae), οι ασθενείς χωρίζονται σε τρεις ομάδες: Ομάδα Α που αφορά εκείνους με θετικό αποικισμό που χρήζουν αυστηρότερων μέτρων προφύλαξης για την μετάδοση των μικροβίων, Ομάδα Β που αφορά εκείνους με αρνητικό αποικισμό, και Ομάδα Γ που αφορά εκείνους που μόλις εισήχθησαν και αναμένονται τα αποτελέσματα των καλλιεργειών τους. Οι ασθενείς της Γ Ομάδας θα υπάγονται αναλόγως μετά τα αποτελέσματα των καλλιεργειών στην Ομάδα Α ή στην Ομάδα Β. Η νοσηλεία των ασθενών της Ομάδας Α θα γίνεται ή στον ίδιο θάλαμο εφόσον είναι φορείς του ίδιου πολυανθεκτικού μικροβίου ή σε δωμάτιο μόνωσης εφόσον το «ίδιο» πολυανθεκτικό μικρόβιο στις καλλιέργειες τους δεν έχει απομονωθεί σε άλλο ασθενή. Ο επανέλεγχος του αποικισμού στα κόπρανα (όπως και σε οποιαδήποτε άλλη εστία ήταν θετική) των ήδη θετικών ασθενών της Ομάδας Α θα γίνεται ανά δίμηνο όπως και 3 μέρες πριν την έξοδό τους. Στους αρνητικούς για αποικισμό ασθενείς της Ομάδας Β, ο έλεγχος των καλλιεργιών κοπράνων θα επαναλαμβάνεται ανά 15ημερο με τη χρήση Chrom-άγαρ και επί θετικού αποτελέσματος θα ακολουθεί πλήρης μικροβιακός έλεγχος (τυποποίηση-αντιβιόγραμμα). Οι θετικοί για αποικισμό ασθενείς αποχωρούν από την Ομάδα Β και εντάσσονται πλέον στην Ομάδα Α ακολουθώντας το πρόγραμμα της Ομάδας Α. Η τυχόν αρνητικοποίηση του αποικισμού των ασθενών της Ομάδας Α, απαιτεί τουλάχιστον τρεις αρνητικές καλλιέργειες στα κόπρανα (Chrom-άγαρ) επί τρεις συνεχόμενες εβδομάδες, οπότε και κατατάσσονται πλέον στην Ομάδα Β (με την προϋπόθεση ότι έχει αρνητικοποιηθεί και τυχόν προϋπάρχον αποικισμός σε κατακλίσεις, ούρα ή βρογχικές εκκρίσεις). Αποτελέσματα: Ελέχθησαν για αποικισμό πολυανθεκτικών μικροβίων κατά την είσοδο τους 380 ασθενείς. Από αυτούς θετικός αποικισμός παρουσιάστηκε σε 139 ασθενείς (37%) και αρνητικός σε ασθενείς 241 (63%). Κατά την έξοδο ελέχθησαν 266 ασθενείς, θετικοί ήταν οι 109 ( 41%) και αρνητικοί οι 154 (59%). Ο μέσος χρόνος αρνητικοποίησης των ασθενών ήταν 2,5±1 μήνες (37 ασθενείς). Συμπέρασμα: Ένα σημαντικό ποσοστό ασθενών που εισάγονται σε κέντρο αποκατάστασης στη Ελλάδα είναι αποικισμένοι με XDR ή PDR gram-αρνητικά βακτήρια . Η αρνητικοποίηση των ασθενών δεν είναι συχνή και ο χρόνος που επισυμβαίνει είναι παρατεταμένος και μεγαλύτερος του διμήνου, άρα παρατηρείται παράταση του αποικισμού για μεγάλο διάστημα. Η εφαρμογή μέτρων ελέγχου απομόνωσης και πρόληψης μετάδοσης παθογόνων είναι κεφαλαιώδους σημασίας.Backround: Carriage of XDR or PDR (extensively / multidrug-resistant drug-resistan) Gram Negatives serves as an important reservoir for horizontal dissemination in health – care facilities and as a source for subsequent clinical infection in carriers. The aim of this study was to describe the natural history of colonization by XDR or PDR in patients dischared to a rehabilitation center. Clinical importance: future strategies, indication of antibacterial treatment Methods: Patients were screened by rectal swabs, urine, tracheal aspirate or decubitus ulcer/wound cultures on selective plates (CHROM agar KPC) for XDR/PDR Pseudomonas aeruginosa, Acinetobacter baumannii and Klebsiella pneumonia at admission. Removed isolates were submitted to identification and susceptibility testing. Patients were assigned to one of the following groups: Group A, those colonized by any of the above, were cohorted and placed on strict contact isolation precautions; Group B, those not colonized and Group C, those hose cultures results were pending. Patients in the latter group were re-assigned to either Group A or B, depending on culture results. Patients in Surveillance culture were performed every 15 days for patients in Group B and every 2 months and 3 days before discharge in Group A. Patients who became colonized during their stay, were re-assigned to Group A and were transferred to dedicated groups. Those initially colonized who had 3 consecutive negative cultures were re-assigned to Group B and were relocated to other rooms. Results: A total 380 patients have been included in our study and 139 of them (37%) were colonized with XDR/PDR isolate while 241 (63%) were not. From those patients that they were screened before discharge (Ν=266) 109 (41%) were colonized. 37 patients were clear of colonization after a mean duration of stay 2,5±1 months Conclusions: A significant proportion of patients admitted to a rehabilitation center in Greece were colonized with XDR/PDR bacteria. ‘’Clearene’’ of colonization without any intervention is uncommon and it may occur after prolonged period of time. Screening and isolation precaution measures are of paramount importance for the prevention of dissemination of these pathogenes in rehabilitation centers

Real Time Sentiment Change Detection of Twitter Data Streams

In the past few years, there has been a huge growth in Twitter sentiment analysis having already provided a fair amount of research on sentiment detection of public opinion among Twitter users. Given the fact that Twitter messages are generated constantly with dizzying rates, a huge volume of streaming data is created, thus there is an imperative need for accurate methods for knowledge discovery and mining of this information. Although there exists a plethora of twitter sentiment analysis methods in the recent literature, the researchers have shifted to real-time sentiment identification on twitter streaming data, as expected. A major challenge is to deal with the Big Data challenges arising in Twitter streaming applications concerning both Volume and Velocity. Under this perspective, in this paper, a methodological approach based on open source tools is provided for real-time detection of changes in sentiment that is ultra efficient with respect to both memory consumption and computational cost. This is achieved by iteratively collecting tweets in real time and discarding them immediately after their process. For this purpose, we employ the Lexicon approach for sentiment characterizations, while change detection is achieved through appropriate control charts that do not require historical information. We believe that the proposed methodology provides the trigger for a potential large-scale monitoring of threads in an attempt to discover fake news spread or propaganda efforts in their early stages. Our experimental real-time analysis based on a recent hashtag provides evidence that the proposed approach can detect meaningful sentiment changes across a hashtags lifetime