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Un test effettuato più che per curiosità che per altro ha dato risultati inaspettati.
Premessa: ho da poco introdotto l’utilizzo del kernel Laplaciano nel Support Vector Clustering. Senza soffermarmi troppo su questo particolare, sottolineo soltanto che l’utilizzo di questo Kernel permette spesso di trovare buone se non ottime soluzioni in 1/3 cicli, anche se non sempre superiori a quelle trovate col kernel Gaussiano.
Veniamo al dunque. Avevo bisogno di dataset astronomici più managgevoli per fare dei test, così spulciando varie pubblicazioni in merito, trovo lo SDSS Sky Server. Seguendo le linee guida e le pubblicazioni, ho estratto dai database dello SkyServer finora due piccoli dataset (i nomi li ho inventati io):
Dopo aver appurato che dataset simili ma senza missing values erano intrisecamente difficili da separare (strongly overlapping clusters), prima di tentare nuovi dataset per il Co-clustering, ho preferito, per curiosità, usare i succitati dataset con l’SVC.
Arriviamo direttamente al nocciolo, ovvero l’esecuzione dei test (separazione di stelle da galassie) con la seguente configurazione: SVC con Kernel Laplaciano e distanza euclidea L1.
Trattamenti al dataset:
.
Risultati di SVC sul primo dataset (ottenuto in un solo ciclo di SVC):
Class 0
TP: 2000 FP: 318
FN: 0 TN: 2682Precision: 86.2813 - Recall: 100 - F1: 92.6355
Class 1
TP: 2682 FP: 0
FN: 318 TN: 2000Precision: 100 - Recall: 89.4 - F1: 94.4034
Accuracy: 93.64
Risultati di SVC sul secondo dataset (ottenuto in un due cicli di SVC):
Class 0
TP: 3500 FP: 16
FN: 0 TN: 1484Precision: 99.5449 - Recall: 100 - F1: 99.7719
Class 1
TP: 1484 FP: 0
FN: 16 TN: 3500Precision: 100 - Recall: 98.9333 - F1: 99.4638
Accuracy: 99.68
Questi test risultano incoraggianti per il clustering di dati astronomici tipicamente affetti dalla presenza di missing data values.
PS: nei test sopra la classe 0 è quella delle stelle, la 1 quelle delle galassie.
Impegni di lavoro non mi hanno permesso di lavorare al 100% sul test del Pandora Dataset, che data la mole di dati che produce a ogni test, ha necessitato, tra l’altro, la scrittura di strumenti di analisi, seppur abbastanza grezzi, per il momento.
Ad ogni modo, ciò che è possibile fornire allo stato attuale delle cose è il numero di oggetti per cluster, sia nel caso di “Pandora depurato” sia nel caso di “Pandora originale”. Il numero di cluster richiesti in entrambi i casi è stato 21, numero che dovrebbe essere un’ottima stima della realtà, in seguito ai ripetuti test effettuati per stimare appunto tale numero. Ad ogni modo, ripeto ancora una volta, l’obiettivo primario di questi test è assicurare un comportamento stabile del Co-clustering in presenza di oggetti con missing values. Un raffinamento della stima dei cluster potrà essere ottenuto, ad esempio, applicando relative criteria per la valutazione dei risultati (vedere prima bozza tesi)
Di seguito si fa riferimento all’ Information-Theoretic Co-clustering.
Co-clustering di “Pandora depurato” - Richiesti 21 Cluster
2724
5840
8064
8365
11825
12340
15119
15591
18449
19838
20086
22064
23863
25575
26577
26650
28016
30956
33215
40045
40746
435948 tot
Co-clustering di “Pandora originale” - Richiesti 21 Cluster
666
5176
5999
9961
13076
13336
14091
16104
17879
18135
19523
20632
23703
25933
30699
31505
32621
33934
35085
38781
42432
449271 tot (i 13304 oggetti in più sono quelli riportanti missing values)
Di seguito si fa riferimento al Minimum Sum Squared Co-clustering (v. II)
Co-clustering di “Pandora depurato” - Richiesti 21 Cluster
2427
3375
8471
10682
11176
11521
11702
12682
13262
15596
16760
19127
20744
20886
24549
28716
29123
30408
38123
41477
65141
435948 tot
Co-clustering di “Pandora originale” - Richiesti 21 Cluster
1106
1441
2288
3350
3597
5492
8232
8329
13267
16174
19508
19696
21329
23955
24489
26848
29635
41147
55983
56935
66470
449271 tot
Si sta sviluppando un ulteriore strumento di analisi, per l’analisi incrociata dei cluster.
Dato che il Co-clustering non produce i cluster sempre nello stesso ordine, è necessario un’analisi più complessa degli stessi per calcolare una misura di quanto il co-clustering sia rimasto stabile.
Inoltre si stanno riconducendo i test richiedendo 20 cluster, perché dagli ultimi test con 21 cluster, pur non essendoci cluster vuoti, è risultato in media, su 20 iterazioni, 1 cluster singleton.
Innanzitutto, le prime operazioni sul dataset Pandora sono state quelle di “preparazione” all’esperimento:
Partendo da un numero sovrastimato di cluster che si voleva ottenere, 50, si è iniziato a far girare il Co-clustering. Una serie di esecuzioni successive hanno rilevato che 50 era effettivamente sovrastimato, riportando il numero di cluster che restavano vuoti. Questo numero è stato sottratto a 50 ed è stato poi ripetuta l’esecuzione del co-clustering.
Questa operazione è stata ripetuta finché non si è avuta una media di cluster vuoti su 20 iterazioni di al più 1 cluster. Il numero di cluster stimato sembra così essere 20-21.
Già con input di 24 cluster richiesti, su 20 iterazioni si otteneva cmq una media di cluster vuoti di 1.5 cluster.
Ad ogni modo, questa prima fase non si è concentrata sulla stima esatta del numero di cluster, ma sul paragonare il comportamento dei test eseguiti sul dataset Pandora “depurato” dai missing values e quello originale.
Gli stessi test sono stati dunque ripetuti sul dataset originale, dove però al valore -9999.0 è stato sostituito 0, così come indicato dalla letteratura (una serie di test di prova direttamente col valore -9999.0 è stato effettuato e portava all’individuazione di soli 2-3 cluster). Il comportamento è stato praticamente simile, ottenendo la stessa stima di numero di cluster e un valore simile di funzione obiettivo alla fine del processo.
Tra l’altro, un controllo veloce dei cluster in entrambi i testi rivela che il contenuto dei cluster è molto simile, comunicandoci che la qualità del clustering non è stata gravemente inficiata dalla presenza di oggetti con missing values.
I successivi passi saranno questi:
Inizio i lavori sul dataset Pandora fornitomi dal prof. Longo, basandomi sulle sue direttive.
Maggiori dettagli sul dataset saranno disponibili al più presto.
Il clustering verrà affrontato con Bregman Co-clustering, per affrontare il problema dei missing values.
Il metodo di aggiornamento dei mediodi/centroidi sarà il Local Search, che evita minimi locali e ci permette, partendo da un numero iniziale sovrastimato di cluter, di “scovare” il numero effettivo di cluster (o nei casi difficili una buona approssimazione di esso), lavorando per raffinamenti successivi.
In questo esperimento l’inizializzazione del co-clustering sarà lasciata casuale.
In successive prove proveremo ad utilizzare l’inizializzazione spettrale proposta in
@inproceedings{cho04minimum,
author = {H. Cho and I. Dhillon and Y. Guan and S. Sra},
Booktitle = {Proceedings of the Fourth SIAM International Conference on Data Mining},
Date-Added = {2007-04-12 11:30:35 +0200},
Date-Modified = {2007-06-19 15:14:55 +0200},
Keywords = {clustering, co-clustering, bioinformatics},
Month = {April},
Pages = {114–125},
Title = {Minimum sum squared residue co-clustering of gene expression data},
Url = {http://www.cs.utexas.edu/users/inderjit/public_papers/mssrcc_siam.pdf},
Year = {2004},
Bdsk-File-1 = {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},
Bdsk-Url-1 = {http://www.cs.utexas.edu/users/inderjit/public_papers/mssrcc_siam.pdf}
}
per migliorare la qualità del risultato finale.
Infine, essendo presenti valori negativi nella matrice, l’istanza di Co-clustering basata su di divergenza KL e Mutua Informazione non potrà essere utilizzata
@inproceedings{dhillon:mallela:modha:03,
author = {I. S. Dhillon and S. Mallela and D. S. Modha},
Booktitle = {Proceedings of The Ninth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ({KDD}-2003)},
Date-Modified = {2007-07-14 15:32:35 +0200},
Keywords = {clustering, co-clustering, relative entropy},
Pages = {89–98},
Title = {Information-Theoretic Co-Clustering},
Url = {http://www.cs.utexas.edu/users/inderjit/public_papers/kdd_cocluster.pdf},
Year = {2003},
Bdsk-File-1 = {YnBsaXN0MDDUAQIDBAUGBwpZJGFyY2hpdmVyWCR2ZXJzaW9uVCR0b3BYJG9iamVjdHNfEA9OU0tleWVkQXJjaGl2ZXISAAGGoNEICVRyb290gAGoCwwXGBkaHiVVJG51bGzTDQ4PEBMWWk5TLm9iamVjdHNXTlMua2V5c1YkY2xhc3OiERKABIAFohQVgAKAA4AHXHJlbGF0aXZlUGF0aFlhbGlhc0RhdGFfED8uLi8uLi8uLi9QYXBlcnMvRGhpbGxvbi9JbmZvcm1hdGlvbi1UaGVvcmV0aWMgQ28tQ2×1c3RlcmluZy5wZGbSGw8cHVdOUy5kYXRhTxECCgAAAAACCgACAAAJRG9jdW1lbnRzAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAvs54rkgrAAAANyNdH0luZm9ybWF0aW9uLVRoZW9yZXRpIzIzQThBNi5wZGYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAjqKbCBy5VAAAAAAAAAAAAAwADAAAJAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdEaGlsbG9uAAAQAAgAAL7OXI4AAAARAAgAAMIHIEUAAAABABQANyNdADcbgAAAsvIAABLGAAASrQACAFJEb2N1bWVudHM6bmVtbzpEb2N1bWVudHM6VW5pdmVyc2l0YTpQYXBlcnM6RGhpbGxvbjpJbmZvcm1hdGlvbi1UaGVvcmV0aSMyM0E4QTYucGRmAA4AUAAnAEkAbgBmAG8AcgBtAGEAdABpAG8AbgAtAFQAaABlAG8AcgBlAHQAaQBjACAAQwBvAC0AQwBsAHUAcwB0AGUAcgBpAG4AZwAuAHAAZABmAA8AFAAJAEQAbwBjAHUAbQBlAG4AdABzABIAUS9uZW1vL0RvY3VtZW50cy9Vbml2ZXJzaXRhL1BhcGVycy9EaGlsbG9uL0luZm9ybWF0aW9uLVRoZW9yZXRpYyBDby1DbHVzdGVyaW5nLnBkZgAAEwASL1ZvbHVtZXMvRG9jdW1lbnRzABUAAgAX//8AAIAG0h8gISJYJGNsYXNzZXNaJGNsYXNzbmFtZaMiIyRdTlNNdXRhYmxlRGF0YVZOU0RhdGFYTlNPYmplY3TSHyAmJ6InJFxOU0RpY3Rpb25hcnkACAARABsAJAApADIARABJAEwAUQBTAFwAYgBpAHQAfACDAIYAiACKAI0AjwCRAJMAoACqAOwA8QD5AwcDCQMOAxcDIgMmAzQDOwNEA0kDTAAAAAAAAAIBAAAAAAAAACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAANZ},
Bdsk-Url-1 = {http://www.cs.utexas.edu/users/inderjit/public_papers/kdd_cocluster.pdf}
}
Macchina usata:
PowerPC G4, 1.5GHz, 768MB RAM, Mac OS X
Software usato:
@misc{coclus-software,
author = {Hyuk Cho and Yuqiang Guan and Suvrit Sra},
Date-Added = {2007-04-29 15:15:55 +0200},
Date-Modified = {2007-06-25 17:10:33 +0200},
Howpublished = {Bregman co-clustering software},
Keywords = {co-clustering, relative entropy, euclidean distance, software},
Title = {Co-cluster (v 1.1)},
Url = {http://www.cs.utexas.edu/users/dml/Software/cocluster.html},
Year = {2004},
Bdsk-Url-1 = {http://www.cs.utexas.edu/users/dml/Software/cocluster.html}
}
Dataset usato:
Il dataset usato in questo test è un dataset sintetico, generato grazie a
@conference{syndeca2005, Address = {Goa, India},
Author = {Jhansi Rani Vennam and Soujanya Vadapalli},
Booktitle = {11th International Conference on Management of Data (COMAD 2005)},
Date-Added = {2007-06-18 16:18:49 +0200},
Date-Modified = {2007-07-03 18:34:02 +0200},
Keywords = {clustering, tool, synthetic, dataset, generator},
Month = {January},
Organization = {http://cde.iiit.ac.in/syndeca},
Title = {SynDECA: A Tool to Generate Synthetic Datasets for Evaluation of Clustering Algorithms},
Url = {http://comad2005.persistent.co.in/COMAD2005Proc/pages027-036.pdf},
Year = {2005},
Bdsk-File-1 = {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},
Bdsk-Url-1 = {http://comad2005.persistent.co.in/COMAD2005Proc/pages027-036.pdf}
}
Il dataset è così composto:
Oggetti: 1000
Attributi: 10
Classi: 5, per un totale di 888 punti (Cluster 0: 327, Cluster 1: 134, Cluster 2: 162, Cluster 3: 132, Cluster 4: 133)
Punti di disturbo: 112 (punti non classificabili)
Algoritmo di co-clustering usato: Euclidean Distance Based, Minimum Sum Squared, Information Theoretic
Problemi: Da questo primo test condotto su un dataset disturbato, lo schema di co-clustering sembra non essere pensato per identificare il rumore e separarlo dal resto della classificazione, col risultato che tutte le istanze di co-clustering tendono a classificare il rumore in una delle cinque classi richieste, sfalsando i risultati.
Eliminazione punti di rumore: Eliminando i punti di rumore, abbiamo ottenuto un dataset di 888 punti e l’algoritmo (Euclidean Distance Based, con 5 co-cluster richiesti) ha separato perfettamente le 5 classi senza alcun errore in un tempo così espresso:
User = 0 second(s) 138552 ms
System = 0 second(s) 6630 ms
Time/Run = 0.138552 second(s)
Macchina usata:
PowerPC G4, 1.5GHz, 768MB RAM, Mac OS X
Software usato:
@misc{coclus-software,
author = {Hyuk Cho and Yuqiang Guan and Suvrit Sra},
Date-Added = {2007-04-29 15:15:55 +0200},
Date-Modified = {2007-06-25 17:10:33 +0200},
Howpublished = {Bregman co-clustering software},
Keywords = {co-clustering, relative entropy, euclidean distance, software},
Title = {Co-cluster (v 1.1)},
Url = {http://www.cs.utexas.edu/users/dml/Software/cocluster.html},
Year = {2004},
Bdsk-Url-1 = {http://www.cs.utexas.edu/users/dml/Software/cocluster.html}
}
Dataset Usato:
Mushrooms Database
Number of instances: 8124
Number of Attributes: 22
2480 missing values for attribute #12
Original Class Distribution: edible: 4208 (51.8%), poisonous: 3916 (48.2%)
Mushroom records drawn from The Audubon Society Field Guide to North
American Mushrooms (1981). G. H. Lincoff (Pres.), New York: Alfred A. Knopf
Donor: Jeff Schlimmer (Jeffrey.Schlimmer@a.gp.cs.cmu.edu)
Date: 27 April 1987
Algoritmo di co-clustering usato: Minimum Sum Squared Residue
Prova #1
Richiesti 2 cluster di riga e 1 di colonna. Totale: 2 co-cluster
Tempo impiegato: User = 2 second(s) 127370 ms, System = 0 second(s) 40949 ms, Time/Run = 2.12737 second(s)
Risultato: 3670 elementi nella classe “poisonous”, 4454 elementi nella classe “edible”.
Percentuale d’errore (elementi non classificati correttamente): ~3%
Prova #2
Richiesti 2 cluster di riga e 2 di colonna. Totale: 4 co-cluster
Tempo impiegato: User = 2 second(s) 158490 ms, System = 0 second(s) 40654 ms, Time/Run = 2.15849 second(s)
Risultato: 3915 elementi nella classe “poisonous”, 4209 elementi nella classe “edible”.
Percentuale d’errore: ~1.23 x 10^-4 (1 solo elemento è stato classificato erroneamente)
Macchina usata:
PowerPC G4, 1.5GHz, 768MB RAM, Mac OS X
Software usato:
@misc{coclus-software,
author = {Hyuk Cho and Yuqiang Guan and Suvrit Sra},
Date-Added = {2007-04-29 15:15:55 +0200},
Date-Modified = {2007-06-25 17:10:33 +0200},
Howpublished = {Bregman co-clustering software},
Keywords = {co-clustering, relative entropy, euclidean distance, software},
Title = {Co-cluster (v 1.1)},
Url = {http://www.cs.utexas.edu/users/dml/Software/cocluster.html},
Year = {2004},
Bdsk-Url-1 = {http://www.cs.utexas.edu/users/dml/Software/cocluster.html}
}
Dataset usato:
Iris Plant Database
From Fisher, 1936
3 classes, 4 numeric attributes, 150 instances
1 class is linearly separable from the other 2, but the other 2 are not linearly separable from each other
Algoritmo di co-clustering usato: Euclidean Distance Based.
Prova #1:
Richiesti 3 cluster di riga (sulle righe abbiamo gli oggeti, sulle colonne gli attributi) e 1 solo cluster di colonna. In tal modo non viene effettuato alcun feature clustering (che ricordiamo è contestuale al data clustering).
Tempo impiegato: User = 0 second(s) 9193 ms, System = 0 second(s) 2709 ms, Time/Run = 0.009193 second(s)
Risultato: Co-Cluster 1: 54 elementi di riga, Co-Cluster 2: 40 elementi di riga, Co-Cluster 3: 56 elementi di riga. Avendo specificato 1 solo cluster per le colonne, tutti i co-cluster hanno gli stessi elementi di colonna.
Conclusioni: L’algoritmo è riuscito a separare i cluster sovrapposti (classi 2 e 3 del dataset), ma ha commesso svariati errori di classificazioni. Al cluster 2 mancano 10 elementi, 4 dei quali sono nel primo cluster e i restanti 6 nel terzo cluster.
Prova #2:
Richiesti 3 cluster di riga e 2 cluster di colonna.
Tempo impiegato: User = 0 second(s) 8397 ms, System = 0 second(s) 3042 ms, Time/Run = 0.008397 second(s)
Risultato: Le tre classi sono state perfettamente separate. Nello specifico, sono stati prodotti 6 co-cluster, poiché, detto C il numero di cluster di colonna, e R il numero di cluster di riga, si ottengono sempre C*R co-cluster. Per ogni cluster di riga chiesto, si ottengono in pratica C co-cluster.
Conclusioni: Separare 2 cluster (classi 2 e 3 del dataset in esame) non linearmente separabili è notevole per un algoritmo non kernel-based.
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