Journée des Treillis Lorrains Nancy, France – Décembre 2008 Nathalie Girard Encadrantes : Karell Bertet – Muriel Visani Equipe Imédoc - Laboratoire L3I

Journée des Treillis Lorrains

Nancy, France – Décembre 2008

Nathalie Girard

Encadrantes : Karell Bertet – Muriel Visani

Equipe Imédoc - Laboratoire L3I – Université de La Rochelle - France

Des Données à la Classification 1) Différents types de données

2) Différents classifieurs

Le Treillis Dichotomique1) Treillis Dichotomique : Définition2) Arbre de Décision Treillis Dichotomique

Conclusion & Perspectives

2

LIENS

3

Des Données à la Classification

Le Treillis Dichotomique


Quantitatives Qualitatives

Ordinales Sur une échelle tailles

S/M/L/XL

NominalesFemme

/ Homme

Nombre de modalités

Infini Dénombrable Dénombrable

Relations d’ordre sur les

modalités

OUI Écarts

quantifiablesNON

OUIEcarts non

quantifiables

Exhaustive / Continue

À valeur dans ℝNb exemples

=Nb modalités

Nb exemples =

Nb modalités

Discrète À valeur dans ℕNb exemples

<Nb modalités

Nb exemples <

Nb modalités

A partir d’une base de données construction d’une table objets/attributs

Méthode utilisée => mise en forme de la table :

◦ Discrétisation des variables continues Ex : intervalles de valeurs

◦ Codage disjonctif (complet ou non) Variables discrètes = Variables à deux modalités (V/F)

4




Changements de type

O

I CLASSE

a b ca1[0-3]

a2[6-20]

b1[0-4]

b2[12-20]

c1[0-2]

C2[11-20]

1 × × ×S1

2 × × ×

3 × × ×

S24 × × ×

5 × × ×

6 × × ×

S37 × × ×

8 × × ×

9 × × ×S4

10 × × ×

O

I CLASSE

a b C

1 [0-3] [0-4] [11-20]S1

2 [0-3] [0-4] [11-20]

3 [0-3] [12-20] [11-20]

S24 [0-3] [12-20] [11-20]

5 [0-3] [12-20] [11-20]

6 [6-20] [12-20] [11-20]

S37 [6-20] [12-20] [11-20]

8 [6-20] [12-20] [11-20]

9 [6-20] [0-4] [0-2]S4

10 [6-20] [12-20] [0-2]

OI

CLASSEa b c

1 1 0 14S1

2 3 3 17

3 3 16 15

S24 2 18 20

5 0 14 11

6 6 19 18

S37 8 13 16

8 20 12 11

9 15 4 0S4

10 17 15 2

Discrétisation des données continues

5




+ codage binaire

Méthode utilisée => Utilisation différente des données :

◦ Utilisation d’une partie des données pour l’apprentissage, de l’autre pour la validation

◦ Sélection d’attributs pertinents◦ Suppression des objets/données « aberrantes »◦ Transformation des attributs◦ Codage des données◦ …

6




Objectif, pour les nouveaux objets : ◦ Inférer la variable à prédire

Une classe Une valeur pour un attributs …

Classifieurs statistiques◦ SVM, …

Classifieurs probabilistes◦ Bayésiens, …

Classifieurs symboliques◦ Arbre de décision◦ Treillis de Galois◦ … 7




1. Défini à partir d’un ensemble de données2. Classifier avec un Arbre de Décision :

a. Nœud : test sur un attributb. Feuille : classe

3. Constructiona. De la racine (= O) aux feuillesb. Requiert deux critères

i. Critère de Division (supervisé ou non)ii. Critère d’arrêt (supervisé ou non)

4. Eventuellement, élagage

8




O

I CLASSE

a b ca1

[0-3]a2[6-20]

b1[0-4]

b2[12-20]

c1[0-2]

C2[11-20]

1 × × ×S1

2 × × ×

3 × × ×

S24 × × ×

5 × × ×

6 × × ×

S37 × × ×

8 × × ×

9 × × ×S4

10 × × × 9




10

Contexte C = (O,I,(f,g))

Prop : = f g est un opérateur de fermeture sur I

Le Treillis de Galois de C =(K, ≤)

avec:

(A,B) K f(A)=B et g(B)=A pour A O, B I,

(A,B) ≤ (A2,B2) A A2 B B2

O = { objets labélisés}I = {attributs}(f,g) = correspondance de Galois

K = {concepts}≤ = relation d’ordre entre concepts




Treillis de Galois

Correspondance de Galois f(1) = {a1,b1,c2} g(b1) = {1, 2, 9}

Contexte / Table

OI

Classea1

[0-3]a2

[6-20]b1

[0-4]b2

[12-20]c1

[0-2]C2

[11-20]

1 × × ×S1

2 × × ×

3 × × ×

S24 × × ×

5 × × ×

6 × × ×

S37 × × ×

8 × × ×

9 × × ×S4

10 × × ×

11




Fermeture : (a1) = {a1, c2} = f(g(a1))

12

Méthodes orientées Sélection

Méthodes orientées Navigation




NAVIGALA (Guillas, Bertet, Ogier, 2007)

1. Préparation des données : 1. Extraction de Signatures des images de symbole.2. Discrétisation supervisée des Signatures (contexte multi-valué)3. Séparation ensemble d’apprentissage/ensemble de validation

2. Apprentissage supervisé de l’ensemble de données :1. Génération du Treillis de Galois à partir de l’ensemble

d’apprentissage (aucun paramètre nécessaire)2. Labellisation de chaque concept terminal par sa classe

majoritaire 3. Etape de Reconnaissance – Ensemble de validation:

1. Classification des symboles de l’ensemble de validation par navigation dans le treillis par validation d’intervalles jusqu’à atteindre un concept terminal

2. Classification de nouveaux symboles bruités à partir de leur signature par navigation dans le treillis (comme dans un arbre de décision)

13




OI

Classea1

[0-3]a2

[6-20]b1

[0-4]b2

[12-20]c1

[0-2]C2

[11-20]

1 × × ×S1

2 × × ×

3 × × ×

S24 × × ×

5 × × ×

6 × × ×

S37 × × ×

8 × × ×

9 × × ×S4

10 × × ×

Nouvel objet

11 × × × ?

14

Objet 11

Classe 2




15

Plusieurs chemins dans le Treillis de Galois

Robustesse pour les images de données bruitées

Version bruitée de l’objet 11








16

LIENS

17

Définition 1: Un treillis est dichotomique lorsque pour

tout concept (A1,B1) il existe un concept

V-complémentaire (A2,B2)

(A1,B1) (K, ≤), (A2,B2) (K, ≤) tel que

(A1,B1) (A2,B2) = (,I) = concept maximal




18




O

I CLASSE

a b ca1[0-3]

a2[6-20]

b1[0-4]

b2[12-20]

c1[0-2]

C2[11-20]

1 × × ×S1

2 × × ×

3 × × ×

S24 × × ×

5 × × ×

6 × × ×

S37 × × ×

8 × × ×

9 × × ×S4

10 × × ×

Contexte Dichotomique

Treillis Dichotomique

Complémentarité sur les Attributs (Kuznetsov04) : x I, ! x I tel que y O

f(y) = x ou f(y) = x

V-Complémentarité sur les Concepts : X I, X un ensemble d’attributs tel

que

g(X) g(X ) =

19




O

I CLASSE

a b ca1

[0-3]a2

[4-5]a3[6-20]

b1[0-4]

b2[12-20]

c1[0-2]

C2[11-20]

1 × × ×S1

2 × × ×

3 × × ×

S24 × × ×

5 × × ×

6 × × ×

S37 × × ×

8 × × ×

9 × × ×S4

10 × × ×

Complémentarité entre attributs : Non◦ Pour a1, a2, a3

Complémentarité entre concepts : Oui

◦ g(a1) g({a2,a3}) =

20




Proposition 1:Chaque arbre de décision est inclus dans

le treillis dichotomique, lorsque les deux structures sont construites à

partir de la même table.

Points clés de la preuve :

21

Arbre de Décision Treillis Dichotomique

Deux nœuds différents N1, N2

Deux concepts différents (A1,B1), (A2,B2)

N1 est un prédécesseur de N2 (A2,B2) ≤ (A1,B1)

N1 n’est pas un prédécesseur de N2

(A2,B2) ≥ (A1,B1) et (A2,B2) ≤ (A1,B1)




22

N1

N2N3

N4 N7N6

N5

N1

N2

N3

N4 N5N6

N7




Points clés de la preuve :1. Par construction d’un sous-arbre inclus dans le treillis

dichotomique2. Utilisation de la propriété de V-complémentarité

Proposition 2:Un treillis dichotomique est l’union de tout

les arbres de décision, lorsque les deux structures sont construites à partir de la

même table.

23








24

LIENS

25

Arbres de Décision et Treillis de Galois sont utilisés comme des classifieurs.

Utilisation d’un treillis de Galois Robustesse avec les symboles bruités.

Résultats : liens structurels forts arbres de décision/treillis dichotomiques

•

Prop.1: Ti, Ti L

Prop.2: L = Ti




Etude expérimentales dans un contexte de classification :

1. Considérer et comparer différents sous arbres pris dans le treillis selon différents critères :1. Le nombre de sous concept (J. Outrata)2. Le nombre d’objet d’un concept3. La hauteur/largeur de l’arbre4. …

2. Conception d'une nouvelle méthode de classification hybride alliant treillis dichotomiques et arbres de décision.

26




Etude structurelle des treillis dichotomique :

1. Positionnement par rapport à des classes de treillis connues• => Extension du cadre d’application des liens de

fusion/inclusion à d’autres types de données

2. Possibilité de génération incrémentales (lié aux duplications?/discrétisation au fur et à mesure)

27




28

(Carpineto, Romano93) C. Capineto and G. Romano. Galois: An order-theoretic approach to conceptual clustering.In Proceedings of ICML’93, p33-40, Amherst, July 1993

(Liquière, Mephu-Nguifo90) M. Liquière and E. Mephu-Nguifo. LEGAL: Learning with Galois Lattice.In Actes des Journées Françaises sur l’Apprentissage (JFA), p93-113, Lannion, France, avril 1990.

(Oosthuizen88) G. Oosthuizen. The use of a lattice in Knowmedge Processing. PhD thesis, University of Strathclyde, Glasgow, 1988.

(Sahami95) M. Sahami. Learning classification rules using lattices . In Nada Lavrac and Stephan Wrobel, editors, Processing of ECML’95, p343-346, Heraclion, Crete,

Greece, April 1995.

(Kuznetsov04) S. Kuznetsov. Machine learning and formal concept analysis. Innovations in applied artificial intelligence : Ottawa, 3029:287–312, 2004.

(Njiwoua, Mephu-Nguifo99) P. Njiwoua and E. Mephu-Nguifo. Améliorer l’apprentissage à partir d’instances grâce à l’induction de concepts : le système CIBLe.

Revue d’intelligence Artificielle (RIA), 13(2): 413-440, 1999, Hermès Science.

(Guillas, Bertet, Visani, Ogier, 2008) S. Guillas, K. Bertet, M. Visani, J.M. Ogier. A propos des liens entre arbre de décision et treillis dichotomique.

CIFED’2008, Rouen, France, Novembre 28-30 2008.

Merci pour votre attention !

Documents

Journée des Treillis Lorrains Nancy, France – Décembre 2008 Nathalie Girard Encadrantes : Karell Bertet – Muriel Visani Equipe Imédoc - Laboratoire L3I