Suite

Réduction automatique de la taille des étiquettes pour qu'elles s'adaptent aux polygones


Je veux que les étiquettes soient automatiquement plus petites pour qu'elles s'intègrent dans les polygones. La plus grande taille de police est de 12 et je souhaite réduire la taille de la police à la limite des polygones.

Il existe une option qui prend du temps en utilisant le calculateur de champ en utilisant le champ de zone de polygones. Existe-t-il un autre moyen, comme l'utilisation d'un plugin ou similaire, de réduire automatiquement la taille de la police ?


  • Vous pouvez faire en sorte que la taille de la police soit constante en mètres plutôt qu'en points, afin qu'elle s'adapte à la carte. Dans Layer Styling, sélectionnez Mètres à l'échelle au lieu de Points.

  • Vous pouvez également faire de la taille en points (ou mètres) une fonction de la surface du polygone, à l'aide d'une expression.

    Les polygones ci-dessous font 10 000 km² à l'extérieur et plus petits au milieu de la carte. L'expression de la taille (mètres à l'échelle) était simple :

    $superficie/200000

    Une formule plus complexe peut être utile.

Zoomé, il s'adapte à la carte :

Vous pouvez baser la taille de la police sur la surface du polygone.


Je ne sais pas si vous avez déjà essayé cela, mais vous pouvez modifier le placement de vos étiquettes :

Propriétés du calque > Étiquettes > Placement

Sélectionner Décalage du centre de gravité et choisissez le polygone entier et le quadrant central.

Sauf si vous modifiez également le Visibilité basée sur l'échelle dans le Section rendu (Propriétés du calque > Étiquettes > Le rendu), les étiquettes apparaîtront constamment à la même taille lors d'un zoom avant ou arrière, ce qui peut entraîner des étiquettes dépassant les périmètres du polygone.


Comment choisissez-vous une police pour un espace extrêmement limité, c'est-à-dire qu'elle s'adaptera au texte le plus LISIBLE dans le plus petit espace ?

J'ai souvent un espace très limité lors de la création de rapports et de tableaux de bord pour les utilisateurs. J'utilise habituellement Arial ou Arial Narrow, mais l'interface utilisateur n'est pas mon domaine d'expertise, alors je veux savoir, comment déterminer une police optimale pour adapter le texte le plus lisible dans le plus petit espace ?

Voici un exemple : gardez à l'esprit qu'il ne s'agit que d'un exemple, car l'espace est souvent limité, par exemple lorsque vous devez insérer un million de colonnes dans un rapport, etc.


Réduction automatique de la taille des étiquettes pour s'adapter aux polygones - Systèmes d'information géographique

Monde (en ligne), 26 septembre 2020

Les détaillants de mode en ligne ont considérablement gagné en popularité au cours de la dernière décennie, permettant aux clients d'explorer des centaines de milliers de produits sans avoir besoin de visiter plusieurs magasins ou de faire de longues files d'attente pour passer à la caisse. Cependant, les clients sont toujours confrontés à plusieurs obstacles avec les solutions d'achat en ligne actuelles. Par exemple, les clients se sentent souvent dépassés par le grand choix de l'assortiment et des marques. De plus, il existe encore un manque de suggestions efficaces capables de satisfaire les préférences de style des clients, ou les besoins de taille et d'ajustement, nécessaires pour leur permettre dans leur processus de prise de décision. De plus, ces dernières années, le social shopping dans la mode a fait surface, grâce à des plateformes telles qu'Instagram, offrant une opportunité très intéressante qui permet d'explorer la mode de manière radicalement nouvelle. Ces développements récents présentent des défis passionnants pour les communautés de recherche sur les systèmes de recommandation et l'apprentissage automatique.

Cet atelier vise à réunir des chercheurs et des praticiens dans les domaines de la mode, des recommandations et de l'apprentissage automatique pour discuter des problèmes ouverts dans les domaines susmentionnés. Il s'agit d'aborder les problèmes interdisciplinaires avec tous les défis que cela comporte. Au sein de cet atelier, nous visons à engager la conversation entre les professionnels des secteurs de la mode et du commerce électronique et les scientifiques des systèmes de recommandation, et à créer un nouvel espace de collaboration entre ces communautés nécessaires pour s'attaquer à ces problèmes profonds. Pour offrir de riches opportunités de partager des opinions et des expériences dans un domaine aussi émergent, nous accepterons des soumissions d'articles sur des idées établies et nouvelles, ainsi que de nouveaux formats de participation interactifs.

Conférencier principal, Ralf Herbrich, vice-président principal de la science des données et de l'apprentissage automatique chez Zalando

Ralf Herbrich dirige un large éventail de départements et d'initiatives qui ont, à leur cœur, la recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) couvrant la science des données, l'apprentissage automatique et l'économie afin que Zalando soit le point de départ de l'IA de la mode. Les équipes de Ralf appliquent et font progresser la science dans de nombreux domaines scientifiques établis, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la science des données et l'économie. Ralf a rejoint Zalando SE en tant que SVP Data Science and Machine Learning en janvier 2020.
Ses intérêts de recherche incluent l'inférence bayésienne et la prise de décision, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la théorie de l'apprentissage, la robotique, les systèmes distribués et les langages de programmation. Ralf est l'un des inventeurs du système Drivatars™ dans la série Forza Motorsport ainsi que du système de classement et de matchmaking TrueSkill™ sur Xbox Live.

Conférencier principal, James Caverlee, professeur à la Texas A&M University

James Caverlee est professeur et Lynn '84 et Bill Crane '83 Faculty Fellow à la Texas A&M University dans le département d'informatique et d'ingénierie. Ses recherches portent sur des sujets tels que les systèmes de recommandation, les médias sociaux, la recherche d'informations, l'exploration de données et les systèmes d'information en réseau émergents. Son groupe a été soutenu par NSF, DARPA, AFOSR, Amazon, Google, entre autres. Caverlee est éditeur associé pour IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), IEEE Intelligent Systems et Social Network Analysis and Mining (SNAM). Il a été coprésident général de la 13e conférence internationale de l'ACM sur la recherche Web et l'exploration de données (WSDM 2020) et a été membre principal du comité de programme de sites tels que KDD, SIGIR, SDM, WSDM, ICWSM et CIKM.​

Les sujets suggérés pour les soumissions sont (mais sans s'y limiter) :

  • Vision par ordinateur dans la mode (classification d'images, segmentation sémantique, détection d'objets.)
  • Apprentissage profond dans les systèmes de recommandation pour la mode.
  • Apprentissage et application du style de la mode (style personnalisé, préférences implicites et explicites, budget, comportement social, etc.)
  • Recommandations de taille et d'ajustement via les préférences de taille et d'ajustement implicites et explicites des clients.
  • Modélisation des articles et des marques de similitude de taille et d'ajustement.
  • Utilisation d'ontologies et de métadonnées d'articles dans la mode et la vente au détail (NLP, social mining, recherche.)
  • Résolution du problème de démarrage à froid à la fois pour les articles et les utilisateurs dans la recommandation de mode.
  • Transfert de connaissances dans les systèmes de recommandation de mode multi-domaines.
  • Recommandations hybrides sur l'historique et le comportement en ligne des clients.
  • Recommandations multi ou cross domaines (réseaux sociaux et boutiques en ligne)
  • Techniques de préservation de la confidentialité pour le traçage des préférences du client.
  • Comprendre les facteurs sociaux et psychologiques et les impacts de l'influence sur les choix de mode des utilisateurs (comme Instagram, les influenceurs, etc.)

Afin d'encourager la reproductibilité des travaux de recherche présentés dans l'atelier, nous avons constitué une liste de jeux de données ouverts sur le site fashionXrecsys. Toutes les soumissions présentant des travaux évalués dans au moins un des ensembles de données ouverts décrits seront considérées pour les prix du meilleur article, du meilleur article étudiant et de la meilleure démo, qui seront décernés par nos sponsors.

Mentorat

Pour la première fois, nous offrirons des opportunités de mentorat aux étudiants qui souhaitent obtenir un premier retour sur leur travail de la part de collègues de l'industrie. Nous visons à augmenter les chances de publication des travaux innovants des étudiants, ainsi qu'à favoriser un échange précoce entre les universités et l'industrie. En tant que mentoré, vous devez vous attendre à au moins une série d'examens de votre travail avant la date limite de soumission. Si votre travail est accepté, vous devez également vous attendre à au moins une séance de rétroaction concernant votre démo, affiche ou présentation orale.

Si vous souhaitez participer au programme de mentorat, veuillez nous contacter par e-mail.

Instructions de soumission papier

  • Toutes les soumissions et critiques seront traitées électroniquement via EasyChair. Les papiers doivent être soumis avant 23h59, AoE (n'importe où sur Terre) le 29 juillet 2019.
  • Les soumissions doivent être préparées selon le format ACM RecSys à une seule colonne. Les articles longs doivent rendre compte des contributions substantielles d'une valeur durable. La longueur maximale est de 14 pages (hors références) dans le nouveau format monocolonne. Pour les articles courts, la longueur maximale est de 7 pages (hors références) dans le nouveau format monocolonne.
  • Le processus d'examen par les pairs est en double aveugle (c'est-à-dire anonymisé). Cela signifie que toutes les soumissions ne doivent pas inclure d'informations identifiant les auteurs ou leur organisation. En particulier, n'incluez pas les noms et affiliations des auteurs, anonymisez les citations de vos travaux antérieurs et évitez de fournir toute autre information qui permettrait d'identifier les auteurs, comme les remerciements et le financement. Cependant, il est acceptable de faire explicitement référence dans le document aux entreprises ou organisations qui ont fourni des ensembles de données, hébergé des expériences ou déployé des solutions, si cela est spécifiquement nécessaire pour comprendre le travail décrit dans le document.
  • Le travail soumis doit être original. Cependant, les rapports techniques ou la divulgation ArXiv avant ou simultanément à la soumission de l'atelier sont autorisés, à condition qu'ils ne soient pas évalués par des pairs. Les organisateurs encouragent également les auteurs à rendre leur code et leurs ensembles de données accessibles au public.
  • Les contributions acceptées se voient attribuer un créneau de présentation orale ou par affiche lors de l'atelier. Au moins un auteur de chaque contribution acceptée doit assister à l'atelier et présenter son travail. Veuillez contacter l'organisation de l'atelier si aucun des auteurs ne pourra y assister.
  • Tous les articles acceptés seront disponibles sur le site Web du programme. De plus, nous sommes actuellement en pourparlers avec Springer afin de publier les articles de l'atelier dans un numéro spécial.

Instructions de soumission supplémentaires pour les démos

La description de la démo doit être préparée selon le format standard des procédures ACM SIG à double colonne avec une limite d'une page. La soumission doit inclure :

  • Un aperçu de l'algorithme ou du système qui est au cœur de la démo, y compris des citations de toutes les publications qui soutiennent le travail.
  • Une discussion sur le but et la nouveauté de la démo.
  • Une description de la configuration requise. Si le système comportera un composant installable (par exemple, une application mobile) ou un site Web que les utilisateurs pourront utiliser pendant ou après la conférence, veuillez le mentionner.
  • Un lien vers une capture d'écran commentée de votre système en action, idéalement une vidéo (Cette section sera supprimée pour la version prête pour la caméra des contributions acceptées)

  • Date limite de mentorat : 10 juin 2020
  • Date limite de soumission : 29 juillet 2020
  • Date limite de révision : 14 août 2020
  • Notification de l'auteur : 21 août 2020
  • Date limite de la version prête pour la caméra : 4 septembre 2020
  • Atelier : 26 septembre 2020

Des articles sélectionnés de l'atelier ont été publiés dans Systèmes de recommandation dans la mode et la vente au détail, par Nima Dokoohaki, Shatha Jaradat, Humberto Jesús Corona Pampín et Reza Shirvany. Fait partie de la série de livres Springer's Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE, volume 734)

    [présentation] L'importance de l'affinité avec la marque dans les recommandations de mode de luxe, par Diogo Goncalves, Liwei Liu, João Sá, Tiago Otto, Ana Magalhães et Paula Brochado [présentation] Modélisation probabiliste de la couleur des articles vestimentaires, Mohammed Al-Rawi et Joeran Beel [présentation ] Identification esthétique de l'utilisateur pour les recommandations de mode, par Liwei Liu, Ivo Silva, Pedro Nogueira, Ana Magalhães et Eder Martins
    [présentation] L'attention vous donne la bonne taille et la bonne coupe dans la mode, par Karl Hajjar, Julia Lasserre, Alex Zhao et Reza Shirvany [présentation] Vers une recommandation de taille de mode en ligne avec une faible charge cognitive, par Leonidas Lefakis, Evgenii Koriaguine, Julia Lasserre et Reza Shirvany
  • Heidi Woelfle (Université du Minnesota, Wearable Technology Lab), Jessica Graves (Sefleuria), Julia Lasserre (Zalando), Paula Brochado (FarFetch), Shatha Jaradat (KTH Royal Institute of Technology)

Shatha Jaradat

Institut royal de technologie KTH

Nima Dokoohaki

Humberto Corona

Reza Chirvany

Ce qui suit est une liste non exhaustive d'ensembles de données pertinents pour l'atelier fashionXrecsys. Les participants présentant des travaux dans l'un de ces ensembles de données feront automatiquement partie du défi de l'atelier. Si vous pensez qu'un ensemble de données public devrait être ajouté à la liste, veuillez contacter le comité d'organisation.

La recommandation de taille de produit et la prédiction d'ajustement sont essentielles pour améliorer les expériences d'achat des clients et réduire les taux de retour des produits. Cependant, la modélisation des commentaires d'ajustement des clients est difficile en raison de sa sémantique subtile, résultant de l'évaluation subjective des produits et de la distribution déséquilibrée des étiquettes (la plupart des commentaires sont « Fit »). Ces ensembles de données, qui sont les seuls ensembles de données liés à l'ajustement disponibles publiquement à l'heure actuelle, collectés auprès de ModCloth et RentTheRunWay pourraient être utilisés pour relever ces défis afin d'améliorer le processus de recommandation.

Description : DeepFashion est une base de données de vêtements à grande échelle qui contient plus de 800 000 images de mode diverses, allant d'images de magasin bien posées à des photos de consommateurs sans contraintes. DeepFashion est annoté avec de riches informations sur les vêtements. Chaque image de cet ensemble de données est étiquetée avec 50 catégories, 1 000 attributs descriptifs, un cadre de délimitation et des repères vestimentaires. DeepFashion contient également plus de 300 000 paires d'images cross-pose/cross-domain.

Description : DeepFashion2 est un ensemble de données complet sur la mode. Il contient 491 000 images diverses de 13 catégories de vêtements populaires provenant de magasins commerciaux et de consommateurs. Il contient au total 801 000 vêtements, où chaque article d'une image est étiqueté avec une échelle, une occlusion, un zoom avant, un point de vue, une catégorie, un style, un cadre de délimitation, des repères denses et un masque par pixel. Il existe également 873 000 vêtements de consommation commerciale paires.

Description : Street2Shop contient 20 357 images étiquetées de vêtements portés par des personnes dans le monde réel et 404 683 images de vêtements provenant de sites Web commerciaux. L'ensemble de données contient 39 479 paires d'articles exactement correspondants portés sur des photos de rue et montrés dans des images de magasin.

Description : Fashionista est un nouvel ensemble de données pour étudier l'analyse des vêtements, contenant 158 235 photos de mode avec des annotations textuelles associées.

Description : L'ensemble de données Paper Doll est une grande collection d'images de mode étiquetées sans annotation manuelle. Il contient plus d'un million de photos de chictopia.com avec des balises de métadonnées associées indiquant des caractéristiques telles que la couleur, le vêtement ou l'occasion.

Description : Fashion-MNIST est un ensemble de données d'images d'articles de Zalando, composé d'un ensemble d'apprentissage de 60 000 exemples et d'un ensemble de test de 10 000 exemples. Chaque exemple est une image en niveaux de gris 28x28, associée à une étiquette de 10 classes.

Description : ModaNet est un ensemble de données d'images de mode de rue composé d'annotations liées aux images RVB. ModaNet fournit plusieurs annotations de polygones pour chaque image.

Description : l'ensemble de données contient plus de 50 000 images de vêtements étiquetées pour une segmentation fine.

Description : Il s'agit d'un ensemble de données de commerce électronique de vêtements pour femmes qui tourne autour des avis rédigés par les clients. Ses neuf fonctionnalités de support offrent un excellent environnement pour analyser le texte à travers ses multiples dimensions. Étant donné qu'il s'agit de données commerciales réelles, elles ont été rendues anonymes et les références à l'entreprise dans le texte et le corps de l'avis ont été remplacées par « détaillant ».

Description : cet ensemble de données contient des critiques de produits et des métadonnées d'Amazon, y compris 142,8 millions de critiques couvrant la période de mai 1996 à juillet 2014. Cet ensemble de données comprend des critiques (notes, texte, votes d'utilité), des métadonnées de produit (descriptions, informations sur la catégorie, prix, marque et image fonctionnalités) et des liens (également consultés/également achetés).

Description : En plus des images de produits haute résolution prises par des professionnels, l'ensemble de données contient plusieurs attributs d'étiquette décrivant le produit qui a été saisi manuellement lors du catalogage. L'ensemble de données contient également un texte descriptif qui commente les caractéristiques du produit.

Description : L'ensemble de données contient des informations sur 100 000 commandes de 2016 à 2018 passées sur plusieurs marchés au Brésil. Ses fonctionnalités permettent de visualiser une commande sous plusieurs dimensions : du statut de la commande, du prix, des performances de paiement et de transport à l'emplacement du client, aux attributs du produit et enfin aux avis rédigés par les clients. L'ensemble de données contient de vraies données commerciales, il a été anonymisé et les références aux entreprises et aux partenaires dans le texte de la revue ont été remplacées par les noms des grandes maisons de Game of Thrones.

Description : il s'agit d'un ensemble de données pré-exploré, considéré comme un sous-ensemble d'un ensemble de données plus important (plus de 5,8 millions de produits) qui a été créé en extrayant des données de Flipkart.com, l'un des principaux magasins indiens de commerce électronique.

Description : L'ensemble de données comprend plus de 18 000 images avec des métadonnées, y compris la catégorie de vêtements, et une annotation de forme manuelle indiquant si la forme de la personne est au-dessus de la moyenne ou de la moyenne. Les données comprennent 181 utilisateurs différents de chictopia. À l'aide de notre méthode multi-photos, nous avons estimé la forme de chaque utilisateur. Cela nous a permis d'étudier la relation entre les catégories de vêtements et la forme du corps. En particulier, nous calculons la distribution conditionnelle de la catégorie de vêtements conditionnée aux paramètres de forme corporelle.


Des détails

Notez que lorsque vous redimensionnez un tracé, les étiquettes de texte conservent la même taille, même si la taille de la zone de tracé change. Cela se produit parce que la "largeur" ​​et la "hauteur" d'un élément de texte sont 0. De toute évidence, les étiquettes de texte ont une hauteur et une largeur, mais ce sont des unités physiques, pas des unités de données. Pour la même raison, l'empilement et l'esquive du texte ne fonctionneront pas par défaut et les limites des axes ne sont pas automatiquement étendues pour inclure tout le texte.

geom_text() et geom_label() ajoutent des étiquettes pour chaque ligne des données, même si les coordonnées x, y sont définies sur des valeurs uniques dans l'appel à geom_label() ou geom_text() . Pour ajouter des étiquettes à des points spécifiés, utilisez annotate() avec annotate(geom = "text", . ) ou annotate(geom = "label", . ) .

Pour positionner automatiquement les étiquettes de texte qui ne se chevauchent pas, consultez le package ggrepel.


Abstrait

L'âge d'un bâtiment influence sa forme et la composition de son tissu, ce qui à son tour est essentiel pour déduire sa performance énergétique. Cependant, ces données sont souvent inconnues. Dans cet article, nous présentons une méthodologie pour identifier automatiquement la période de construction des maisons, à des fins de modélisation et de simulation énergétique urbaine. Nous décrivons deux étapes principales pour y parvenir : un modèle de classification par bâtiment et une analyse post-classification pour améliorer la précision des inférences de classe. Dans la première étape, nous extrayons des mesures de la morphologie et des caractéristiques du voisinage à partir d'une cartographie topographique facilement disponible, d'un modèle numérique de surface à haute résolution et de données statistiques sur les limites. Ces mesures sont ensuite utilisées comme caractéristiques dans un classificateur de forêt aléatoire pour déduire une catégorie d'âge pour chaque bâtiment. Nous évaluons diverses combinaisons de modèles prédictifs sur la base de scénarios de données disponibles, en les évaluant à l'aide d'une validation croisée 5 fois pour entraîner et ajuster les hyper-paramètres du classificateur sur la base d'un échantillon de propriétés de la ville. Un échantillon distinct a estimé que le modèle à validation croisée le plus performant atteignait une précision de 77 %. Dans la deuxième étape, nous améliorons la classification par âge inférée par bâtiment (pour un échantillon de test de voisinage spatialement contigu) en agrégeant les probabilités de prédiction à l'aide de différentes méthodes de raisonnement spatial. Nous présentons trois méthodes pour y parvenir, basées sur les relations d'adjacence, l'analyse de graphe de voisinage proche et l'optimisation d'étiquettes de coupes de graphe. Nous montrons que le post-traitement peut améliorer la précision jusqu'à 8 points de pourcentage.


Analyser les données de mobilité humaine à grande échelle : une enquête sur les méthodes et les applications d'apprentissage automatique

Les schémas de mobilité humaine reflètent de nombreux aspects de la vie, de la propagation mondiale des maladies infectieuses à la planification urbaine et aux schémas de déplacements quotidiens. Ces dernières années, la prédominance des méthodes et des technologies de positionnement, telles que le système de positionnement global, la géolocalisation des tours radio cellulaires et les systèmes de positionnement WiFi, a conduit à des efforts pour collecter des données sur la mobilité humaine et pour extraire des modèles d'intérêt dans ces données afin de promouvoir le développement de services et d'applications basés sur la localisation. Les efforts pour extraire des modèles significatifs au sein de données de mobilité à grande échelle et de grande dimension ont sollicité l'utilisation de techniques d'analyse avancées, généralement basées sur des méthodes d'apprentissage automatique, et par conséquent, dans cet article, nous étudions et évaluons différentes approches et modèles qui analysent et apprennent modèles de mobilité humaine utilisant principalement des méthodes d'apprentissage automatique. Nous classons ces approches et modèles dans une taxonomie en fonction de leurs caractéristiques de positionnement, de l'échelle d'analyse, des propriétés de l'approche de modélisation et de la classe d'applications qu'elles peuvent servir. Nous constatons que ces applications peuvent être classées en trois classes : la modélisation d'utilisateurs, la modélisation de lieux et la modélisation de trajectoires, chaque classe ayant ses caractéristiques. Enfin, nous analysons les tendances à court terme et les défis futurs de l'analyse de la mobilité humaine.

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Contenu

Densité du noyau Modifier

La densité du noyau est une analyse informatique à l'aide de systèmes d'information géographique utilisés dans le but de mesurer l'intensité de la criminalité. Il prend la carte de la zone étudiée comme base d'analyse, puis il divise la zone totale ou la carte en cellules de grille plus petites. [1] La taille de ces cellules de grille peut être choisie par l'analyste en fonction des questions de recherche à l'étude ou des applications en retrait. Chaque grille de cellules a un point central. De plus, il est nécessaire que l'analyste sélectionne une bande passante. Cette bande passante est essentiellement un rayon de recherche à partir du centre de chaque grille de carte. Lorsque l'analyse est exécutée, la bande passante recherche le nombre de délits signalés dans chaque cellule. Un nombre plus élevé de crimes situés plus près du centre de la cellule indique une intensité de crime plus élevée. Si les cellules présentent des taux d'intensité de criminalité élevés, des valeurs élevées leur sont attribuées.

Chaque grille de cellules de la carte se voit attribuer une valeur. Il en résulte une carte continue, une carte d'une ville sous la juridiction d'un service de police donné par exemple. Cette carte présente les données ou l'intensité des incidents criminels sous forme de nuances de couleurs pour chaque grille dans la zone d'étude. Chaque partie de la carte a des cellules, donc chaque partie de la carte a une valeur d'intensité. Par conséquent, après avoir effectué l'analyse de la densité du noyau, il peut être déterminé si les cellules de la grille avec des valeurs d'intensité de la criminalité élevées sont regroupées et forment ainsi un point chaud de la criminalité. Les cellules qui possèdent des valeurs d'intensité plus élevées dans les points chauds de la criminalité montrent uniquement la densité de la criminalité mais ne peuvent pas être analysées plus avant afin de localiser la couverture spatiale des concentrations de criminalité. La possibilité de manipuler les tailles des cellules et de la bande passante permet à l'analyste d'utiliser la densité du noyau pour effectuer une analyse à un petit niveau de portée au sein d'un hotspot criminel.

Matrice Hotspot Modifier

le Matrice de points chauds a été lancé par Jerry H. Ratcliffe. [2] C'est l'analyse des hotspots cependant, contrairement à l'analyse conventionnelle, elle ne se limite pas à l'examen des hotspots en tant que simple localisation géographique. En plus de la mise en œuvre de techniques d'analyse spatiale telles que la densité de noyau, LISA ou STAC, il utilise une analyse aoristique pour laquelle « Le principe de base est que si l'heure d'un événement n'est pas connue, alors l'heure de début et de fin peut être utilisée pour estimer une matrice de probabilité pour chaque événement criminel à chaque heure de la journée ». [2] Par conséquent, la matrice des points chauds est la combinaison des caractéristiques spatiales et temporelles relatives aux points chauds afin de déterminer les modèles de concentration de la criminalité dans une zone à forte intensité de criminalité.

Ratcliffe a divisé la matrice de points chauds comme ayant des attributs spatiaux et temporels. Les attributs spatiaux d'un hotspot sont : Hotpoint se référant à un endroit spécifique à partir duquel un volume élevé de crimes sont générés. Le cluster est une caractéristique géographique et une représentation des points chauds où les crimes sont concentrés avec une plus grande densité dans diverses zones de l'emplacement étudié. Les crimes dispersés sont ceux qui sont distribués dans la région d'étude sans formuler de grands groupes de crimes. Il s'agit de la forme la plus proche de distribution aléatoire des crimes dans un hotspot. Ratcliffe a également introduit l'idée de caractéristiques temporelles du crime. Les zones diffuses sont des points chauds où des crimes sont susceptibles de se produire à tout moment et il n'y a pas de fenêtre temporelle spécifique pour les incidents criminels. Focused décrit un phénomène où les crimes sont susceptibles de se produire dans un hotspot au cours de la journée, de la semaine, du ou des mois avec une plus grande intensité sur un ensemble de petites fenêtres de temps. L'aigu concerne les points chauds qui connaissent la grande majorité des incidents dans un très court laps de temps. Les incidents criminels en dehors de cette période sont toujours possibles, mais presque inexistants. Ce sont les six grandes catégories attribuées à la matrice des points chauds. Ces catégories peuvent être utilisées pour identifier les zones à l'intérieur des limites administratives où l'intensité de la criminalité est plus élevée. Il facilite également l'identification du type de hotspot dans la région. Une fois que les principaux domaines de criminalité sont connus, ils peuvent donc être isolés par l'analyste afin de les examiner de plus près. [2]

Étude empirique 1 (Chicago) Modifier

Le projet de sécurité communautaire Loyola a été assemblé pour étudier la relation potentielle entre les tavernes et d'autres entreprises locales agréées dont la source principale ou partielle de revenus repose sur la vente de boissons alcoolisées dans la région des communautés Roger Park et Edgewater dans la ville de Chicago. Cette initiative est le résultat de la collaboration de nombreux groupes communautaires en raison des taux croissants de crimes liés à la drogue et de violence dans la région. Les chercheurs ont eu accès à l'équivalent d'un géodatabase, qui fonctionne essentiellement comme un gros dossier avec la capacité de stocker plusieurs fichiers tels que des photographies aériennes ou tout autre fichier capable de représenter des informations géographiques. Cette géodatabase a été compilée à partir des dossiers des services de police et d'autres groupes communautaires et contenait des données sous forme d'adresses postales d'établissements qui vendent de l'alcool. Ces informations ont été stockées sous forme de fichiers logiciels sur un ordinateur, ce qui a permis l'analyse, le géocodage et la sortie des cartes communautaires.

Les chercheurs ont procédé à la compilation d'une liste de toutes les entreprises de la zone d'étude titulaires d'un permis de vente d'alcool. Les chercheurs se sont limités à définir les tavernes comme la source des crimes. Au lieu de cela, ils ont inclus dans leur population étudiée toutes les entreprises titulaires d'un permis d'alcool. Cela a facilité l'inclusion d'entreprises qui ne correspondent pas à la catégorie d'une taverne dans les zones à plus haut niveau de pauvreté, mais remplissent néanmoins la même fonction.

Les chercheurs ont initié géocodage qui associe une adresse dans le monde réel à une carte - à la fois les adresses des différents types d'établissements de vente d'alcool et les crimes qui ont eu lieu dans les endroits où des boissons alcoolisées sont vendues. Les crimes géocodés variaient par nature et allaient de la conduite désordonnée aux crimes. Après que les crimes et les établissements aient été géocodés, les cartes ont été superposées. Cela a facilité l'identification des débits de boissons alcoolisés avec le plus grand nombre de délits à leur emplacement ou à proximité.

Certaines des limites de l'étude étaient qu'un niveau élevé de coordonnées ne correspondait pas. En effet, les données brutes ont été recueillies par divers organismes et à des fins différentes. La méthode d'analyse consistait à calculer les ellipses des points chauds grâce à la mise en œuvre de l'analyse spatiale et temporelle de la criminalité (STAC). Eck et Weisburb (1995) définissent le processus de fonctionnement du STAC « Les recherches de zones de points chauds STAC commencent par des données de carte de broches individuelles et construisent des zones qui reflètent la dispersion réelle des événements, indépendamment des limites arbitraires ou prédéfinies. STAC trouve les clusters d'événements les plus denses sur la carte et calcule l'ellipse d'écart type qui correspond le mieux à chaque cluster. (p. 154). Il a été déterminé que le nombre de magasins d'alcools et d'entreprises liées aux alcools n'était pas dispersé au hasard dans la région. Ils étaient généralement regroupés en grappes le long des grands axes routiers. Cela soutient l'idée que les hotspots peuvent contenir différents arrangements de crime. Une fois les points chauds identifiés par les chercheurs, ils ont continué à examiner la disposition des points chauds et ont examiné certaines concentrations de criminalité au niveau de l'adresse. L'étude a révélé que des concentrations élevées de tavernes ou de magasins d'alcools ne produisent pas nécessairement des niveaux élevés de criminalité. Il a conclu qu'il y avait des endroits qui étaient responsables de niveaux de criminalité plus élevés que d'autres. Par conséquent, toutes les concentrations de criminalité ne sont pas également génératrices de criminalité. Certains lieux de crime ont des indices environnementaux qui facilitent la survenue et le maintien de la victimisation criminelle.

Étude empirique 2 (Boston) Modifier

Cette étude a été conçue pour réduire la violence chez les jeunes et les marchés des armes à feu à Boston. Il s'agissait d'une collaboration entre des chercheurs de l'Université Harvard, le service de police de Boston, des agents de probation et d'autres employés de la ville qui avaient un certain niveau d'expérience dans le traitement de jeunes contrevenants ou de jeunes vulnérables à la violence. Le groupe a lancé une étude multi-agences sous l'impression qu'une forte densité de gangs opéraient dans la zone d'intérêt ou la ville de Boston. On a supposé que la violence chez les jeunes était le produit direct de l'implication de gangs dans presque tous les incidents de violence chez les jeunes. Certains membres de gangs ont été interrogés et on a appris que beaucoup ne se classaient pas comme gangs ou membres de gangs.

Les chercheurs avec l'aide d'un gang et d'un agent de patrouille identifient les zones d'opération relatives à chaque gang ou des informations ont également été obtenues auprès des membres de gangs. Chaque zone a été mise en évidence sur une carte imprimée, ce qui a facilité l'identification du territoire contrôlé par les gangs. L'étape suivante consistait à passer à la main numérisation les territoires des gangs dans une carte basée sur un logiciel. Grâce à ce processus, on a découvert que les zones d'opération des gangs étaient inégalement réparties. Le territoire des gangs représentait moins de 10 % de Boston.

Les données sur les crimes violents confirmés ou susceptibles d'avoir été commis par des gangs ont été géocodées et appariées à la carte territoriale des gangs. Ces données ont été obtenues auprès du Boston Police Department pour l'année 1994. C'est grâce au géocodage et au chevauchement de la carte territoriale des gangs que les principales concentrations de criminalité ont été identifiées. Les ratios d'incidents de violence étaient significativement plus élevés dans les zones d'opérations des gangs par rapport aux zones sans présence de gangs. Cependant, tous les gangs n'étaient pas à parts égales générateurs de criminalité ou praticiens des mêmes infractions pénales. De plus, le programme STAC a été utilisé pour créer des ellipses de points chauds afin de mesurer la densité de distribution de la criminalité. Cela a renforcé les résultats précédents selon lesquels le territoire de certains gangs connaît les taux de criminalité les plus élevés. The crime hotspots located in the regions could then be further analyzed for its unique crime concentration pattern.

Randomized Controlled Trials Edit

The Center For Evidence-Based Crime Policy in George Mason University identifies the following randomized controlled trials of hot spot policing as very rigorous. [5]

Authors Study Intervention Résultats
Braga, A. A., & Bond, B. J. "Policing crime and disorder hot spots: A randomized, controlled trial", 2008 Standard hot spot policing Declines for disorder calls for service in target hot spots.
Hegarty, T., Williams, L. S., Stanton, S., & Chernoff, W. "Evidence-Based Policing at Work in Smaller Jurisdictions", 2014 Standard hot spot policing Decrease in crimes and calls for service across all hot spots during the trial. No statistically significant difference in crimes found between the visibility and visibility-activity hot spots.
Telep, C. W., Mitchell, R. J., & Weisburd, D. "How Much Time Should the Police Spend at Crime Hot Spots? Answers from a Police Agency Directed Randomized Field Trial in Sacramento, California", 2012 Standard hot spot policing Declines in calls for service and crime incidents in treatment hot spots.
Taylor, B., Koper, C. S., Woods, D. J. "A randomized controlled trial of different policing strategies at hot spots of violent crime.", 2011 Three-arms trial with control, standard hot spot policing and problem-oriented policing group. Problem oriented policing is a policing tactic where the police works in teams that include a crime analyst to target the root causes of crime. Standard hot spot policing was not associated with a significant decline in crime after the intervention. Problem-oriented policing was associated with a drop in “street violence” (non-domestic violence) during the 90 days after the intervention.
Rosenfeld, R., Deckard, M. J., Blackburn, E. "The Effects of Directed Patrol and Self-Initiated Enforcement on Firearm Violence: A Randomized Controlled Study of Hot Spot Policing", 2014 Directed patrol and directed patrol with additional enforcement activity Directed patrol alone had no impact on firearm crimes. Directed patrol with additional enforcement activity led to reduction in non-domestic firearm assaults but no reduction in firearm robberies.
Sherman, L. & Weisburd, D. "General deterrent effects of police patrol in crime "hot spots": a randomized, controlled trial", 1995 Directed patrol Decrease in observed crimes in hot spots.
Groff, E. R., Ratcliffe, J. H., Haberman, C. P., Sorg, E. T., Joyce, N. M., Taylor, R. B. "Does what police do at hot spots matter? The Philadelphia Policing Tactics Experiment", 2014 Four arms trial with control, foot patrol, problem-oriented policing and offender-focused policing groups. Offender-focused policing is a policing tactic where the police targets the most prolific and persistent offenders. Foot patrols or problem-oriented policing did not lead to a significant reduction in violent crime or violent felonies. Offender-oriented policing led to reduction in all violent crime and in violent felonies.
Ratcliffe, J., Taniguchi, T., Groff, E. R., Wood, J. D. "The Philadelphia Foot Patrol Experiment: A randomized controlled trial of police patrol effectiveness in violent crime hotspots", 2011 Foot patrol Significant decrease in crime in hot spots that reach a threshold level of pre-intervention violence.
Weisburd, D., Morris, N., & Ready, J. "Risk-focused policing at places: An experimental evaluation", 2008 Community policing and problem-oriented policing targeting juvenile risk factors No impact on self-reported delinquency.
Braga, A. A., Weisburd, D. L, Waring, E. J., Mazerolle, L. G., Spelman, W., & Gajewski, F. "Problem-oriented policing in violent crime places: A randomized controlled experiment", 1999 Problem-oriented policing-problem places Reductions in violent and property crime, disorder and drug selling.
Buerger, M. E. (ed.) "The crime prevention casebook: Securing high crime locations.", 1994 Problem-oriented policing Unable to get landlords to restrict offender access.
Koper, C., Taylor, B. G., & Woods, D. "A Randomized Test of Initial and Residual Deterrence From Directed Patrols and Use of License Plate Readers at Crime Hot Spots", 2013 License plate recognition software at hot spots Effective in combating auto-theft, the effect lasts 2 weeks after the intervention.
Lum, C., Merola, L., Willis, J., Cave, B. "License plate recognition technology (LPR): Impact evaluation and community assessment", 2010 Use of license plate readers mounted on patrol cars in autotheft hot spot areas No impact on auto crime or crime generally.

There are various methods for the identification and/or establishment of emerging geographical locations experiencing high levels of crime concentrations and hotspots. A commonly used method for this process is the implementation of kernel density this method depicts the probability of an event occurring in criminology it refers to crime incidents. This probability is often measured as a Mean and expressed in the form of density on a surface map. A disadvantage in this approach is that in order to obtain the different degrees of intensity, the map is subdivided into several grid cells. Therefore, the final map output have multiple cells with their own respective crime density degrees which facilitate the comparison between hotspots vs hotspots and places with relative low levels of crime. However, there is not finite line highlighting the begging and the exact end of each hotspot and its respective set or individual crime concentrations. This is assuming that the criminal incidents are not evenly distributed across the space within the hotspot. Also, every grid cell has the same crime density within it therefore, it is difficult to know the exact crime pattern within each cell. One way in which the analysts can handle these set of potential deficiencies is by adjusting the grid cells size on the digital map so they can represent a smaller spatial area on the actual ground. Also, the kernel density map can be overlaid with a dot map for which the crime incidents have been geocoded. This method will enable the analysts to corroborate his/her results by having two analysis of the same area. The kernel density map can be used to identify the spatial area that constitutes the hotspot. After Zooming in to the map, the dot map will enable to identify the individual crime distribution pertaining to each hotspot or even to each cell. Ultimately, this allows for an analysis of blocks, street and specific locations and their spatial relationship to crimes in their surroundings.

A potential deficiency in crime concentration analysis and hotspot identification techniques is that crime analysts generally are limited to analyze data collected from their own law enforcement agency. The collection of this data is limited by administrative and geopolitical lines. Crimes are not contained within social boundaries. These boundaries might restrict the analyst from looking at the entire crime picture. Therefore, by only analyzing within a police department's jurisdiction the researcher might be unable to study the actual or miss the root of the crime concentration due to a partial access of the natural flow of crime that is not restricted by geographical lines.

It is important to know the limitations of each analysis techniques. Thus, it is fundamental to know that some techniques do not include temporal characteristics of crime concentrations or crime incidents. One of the future developments in the analysis of crime concentrations should be the inclusion of time at which the incidents occurred. This will enable to create a hotspot in motion rather than static pictures that only capture one moment in time or portraits all crime incidents as if there exist no difference between the time of each crime's occurrence.

Identification of hotspots and consequently crime concentrations enables law enforcing agencies to allocate their human and financial resources effectively. Detecting areas experiencing abnormally high crime densities provide empirical support to police chiefs or managers for the establishment and justification of policies and counter crime measures. [2] It is through this method of crime analysis that areas with greater rates of victimization within a law enforcement's jurisdiction can received greater amounts of attention and therefore problem solving efforts.

le crime analyst can utilize one of the various spatial analytical techniques for spotting the crime concentration areas. After the spatial extend of these hot areas are defined, it is possible to formulate research questions, apply crime theories and opt the course(s) of action to address the issues being faced therefore, preventing their potential spatial or quantitative proliferation. One example would be asking why a particular area is experiencing high levels of crime and others are not. This could lead the analyst to examine the hotspot at a much deeper level in order to become aware of the hotspot's inner crime incidents placement patterns, randomization or to examine the different clusters of crime. Because not all places are equal crime generators, individual facilities can be further analyzed in order to establish their relationship to other crimes in their spatial proximity. Similarly, every crime concentration analysis is essentially a snapshot of a given number of criminal acts distributed throughout a geographical area. Thus, crime concentrations analyses can be compared throughout different time periods such as specific days of the week, weeks, and dates of the month or seasons. For example, crime snapshots of block Z are compared every Friday over the course of 3 months. Through this comparison, it is determined that 85% of the Fridays during the length of the study block Z experienced abnormally high levels of burglaries in one specific place in Block. Based on this, a Crime prevention through environmental design approach can be taken.

The analyst can then study the specific location and determine the factors that make that facility prone to repeat victimization and a crime facilitator. Also, the analyst could discover that there exist a relationship between the place on block Z and the crime offenders. Or it could be discovered that the place managers ou alors guardians are not fulfilling their duties correctly. [6] Therefore, neglecting the crime target and enabling crime flourishment. It is also possible, that the crime target's physical design and characteristics, plus the nature of the businesses it conducts regularly attract or provide actual and potential offenders in the area some crime opportunities.

In addition, objects taken from the premises as part of the burglaries might be easily accessible or promote low risks of being apprehended. This could be further fortified by or as the application of the crime opportunity theory. All of this is made possible due to identification of hotspot and their respective crime concentrations. Plus the further employment of Ratcliffe's hotspot matrix which depicts the crime concentration patterns within hotspots. Also, his perspective of zooming in to hotspot to examine specific crime generators in order to analyze their spatial and temporal relationship to other crimes in the area of study.


Les références

Wu X et al (2014) Data mining with big data. IEEE Trans Knowl Data Eng 26(1):97–107

Che D, Safran M, Peng Z (2013) From big data to big data mining: challenges, issues, and opportunities. In: Database systems for advanced applications

Battams K (2014) Stream processing for solar physics: applications and implications for big solar data. arXiv preprint arXiv:1409.8166

Zhai Y, Ong Y-S, Tsang IW (2014) The emerging “big dimensionality”. Comput Intell Mag IEEE 9(3):14–26

Fan J, Han F, Liu H (2014) Challenges of big data analysis. Nat Sci Rev 1(2):293–314

Chandramouli B, Goldstein J, Duan S (2012) Temporal analytics on big data for web advertising. In: 2012 IEEE 28th international conference on data engineering (ICDE)

Ward RM et al (2013) Big data challenges and opportunities in high-throughput sequencing. Syst Biomed 1(1):29–34

Weinstein M et al (2013) Analyzing big data with dynamic quantum clustering. arXiv preprint arXiv:1310.2700

Hsieh C-J et al (2013) BIG & QUIC: sparse inverse covariance estimation for a million variables. In: Advances in neural information processing systems

Vervliet N et al (2014) Breaking the curse of dimensionality using decompositions of incomplete tensors: tensor-based scientific computing in big data analysis. IEEE Signal Process Mag 31(5):71–79

Feldman D, Schmidt M, Sohler C (2013) Turning big data into tiny data: constant-size coresets for k-means, pca and projective clustering. In: Proceedings of the twenty-fourth annual ACM-SIAM symposium on discrete algorithms

Fu Y, Jiang H, Xiao N (2012) A scalable inline cluster deduplication framework for big data protection. In: Middleware 2012. Springer, pp 354–373

Zhou R, Liu M, Li T (2013) Characterizing the efficiency of data deduplication for big data storage management. In: 2013 IEEE international symposium on workload characterization (IISWC)

Dong W et al (2011) Tradeoffs in scalable data routing for deduplication clusters. In: FAST

Xia W et al (2011) SiLo: a similarity-locality based near-exact deduplication scheme with low RAM overhead and high throughput. In: USENIX annual technical conference

Trovati M, Asimakopoulou E, Bessis N (2014) An analytical tool to map big data to networks with reduced topologies. In: 2014 international conference on intelligent networking and collaborative systems (INCoS)

Fang X, Zhan J, Koceja N (2013) Towards network reduction on big data. In: 2013 international conference on social computing (SocialCom)

Wilkerson AC, Chintakunta H, Krim H (2014) Computing persistent features in big data: a distributed dimension reduction approach. In: 2014 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP)

Di Martino B et al (2014) Big data (lost) in the cloud. Int J Big Data Intell 1(1–2):3–17

Brown CT (2012) BIGDATA: small: DA: DCM: low-memory streaming prefilters for biological sequencing data

Lin M-S et al (2013) Malicious URL filtering—a big data application. In 2013 IEEE international conference on big data

Chen J et al (2013) Big data challenge: a data management perspective. Front Comput Sci 7(2):157–164

Chen X-W, Lin X (2014) Big data deep learning: challenges and perspectives. IEEE Access 2:514–525

Chen Z et al (2015) A survey of bitmap index compression algorithms for big data. Tsinghua Sci Technol 20(1):100–115

Hashem IAT et al (2015) The rise of “big data” on cloud computing: review and open research issues. Inf Syst 47:98–115

Gani A et al (2015) A survey on indexing techniques for big data: taxonomy and performance evaluation. In: Knowledge and information systems, pp 1–44

Kambatla K et al (2014) Trends in big data analytics. J Parallel Distrib Comput 74(7):2561–2573

Jin X et al (2015) Significance and challenges of big data research. Big Data Res 2(2):59–64

Li F, Nath S (2014) Scalable data summarization on big data. Distrib Parallel Databases 32(3):313–314

Ma C, Zhang HH, Wang X (2014) Machine learning for big data analytics in plants. Trends Plant Sci 19(12):798–808

Ordonez C (2013) Can we analyze big data inside a DBMS? In: Proceedings of the sixteenth international workshop on data warehousing and OLAP

Oliveira J, Osvaldo N et al (2014) Where chemical sensors may assist in clinical diagnosis exploring “big data”. Chem Lett 43(11):1672–1679

Shilton K (2012) Participatory personal data: an emerging research challenge for the information sciences. J Am Soc Inform Sci Technol 63(10):1905–1915

Shuja J et al (2012) Energy-efficient data centers. Computing 94(12):973–994

Ahmad RW et al (2015) A survey on virtual machine migration and server consolidation frameworks for cloud data centers. J Netw Comput Appl 52:11–25

Bonomi F et al (2014) Fog computing: a platform for internet of things and analytics. In: Big data and internet of things: a roadmap for smart environments. Springer, pp 169–186

Rehman MH, Liew CS, Wah TY (2014) UniMiner: towards a unified framework for data mining. In: 2014 fourth world congress on information and communication technologies (WICT)

Patty JW, Penn EM (2015) Analyzing big data: social choice and measurement. Polit Sci Polit 48(01):95–101

Trovati M (2015) Reduced topologically real-world networks: a big-data approach. Int J Distrib Syst Technol (IJDST) 6(2):13–27

Trovati M, Bessis N (2015) An influence assessment method based on co-occurrence for topologically reduced big data sets. In: Soft computing, pp 1–10

Dey TK, Fan F, Wang Y (2014) Computing topological persistence for simplicial maps. In: Proceedings of the thirtieth annual symposium on computational geometry

Zou H et al (2014) Flexanalytics: a flexible data analytics framework for big data applications with I/O performance improvement. Big Data Res 1:4–13

Ackermann K, Angus SD (2014) A resource efficient big data analysis method for the social sciences: the case of global IP activity. Procedia Comput Sci 29:2360–2369

Yang C et al (2014) A spatiotemporal compression based approach for efficient big data processing on Cloud. J Comput Syst Sci 80(8):1563–1583

Monreale A et al (2013) Privacy-preserving distributed movement data aggregation. In: Geographic information science at the heart of Europe. Springer, pp 225–245

Jalali B, Asghari MH (2014) The anamorphic stretch transform: putting the squeeze on “big data”. Opt Photonics News 25(2):24–31

Wang W et al (2013) Statistical wavelet-based anomaly detection in big data with compressive sensing. EURASIP J Wirel Commun Netw 2013(1):1–6

He B, Li Y (2014) Big data reduction and optimization in sensor monitoring network. J Appl Math. doi:10.1155/2014/294591

Brinkmann BH et al (2009) Large-scale electrophysiology: acquisition, compression, encryption, and storage of big data. J Neurosci Methods 180(1):185–192

Zou H et al (2014) Improving I/O performance with adaptive data compression for big data applications. In: 2014 IEEE international parallel & distributed processing symposium workshops (IPDPSW)

Lakshminarasimhan S et al (2011) Compressing the incompressible with ISABELA: in situ reduction of spatio-temporal data. In: Euro-Par 2011 parallel processing. Springer, pp 366–379

Ahrens JP et al (2009) Interactive remote large-scale data visualization via prioritized multi-resolution streaming. In: Proceedings of the 2009 workshop on ultrascale visualization

Bi C et al (2013) Proper orthogonal decomposition based parallel compression for visualizing big data on the K computer. In: 2013 IEEE symposium on large-scale data analysis and visualization (LDAV)

Bhagwat D, Eshghi K, Mehra P (2007) Content-based document routing and index partitioning for scalable similarity-based searches in a large corpus. In: Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining

Rupprecht L (2013) Exploiting in-network processing for big data management. In: Proceedings of the 2013 SIGMOD/PODS Ph.D. symposium

Zhao D et al (2015) COUPON: a cooperative framework for building sensing maps in mobile opportunistic networks. IEEE Trans Parallel Distrib Syst 26(2):392–402

Zerbino DR, Birney E (2008) Velvet: algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs. Genome Res 18(5):821–829

Cheng Y, Jiang P, Peng Y (2014) Increasing big data front end processing efficiency via locality sensitive Bloom filter for elderly healthcare. In: 2014 IEEE symposium on computational intelligence in big data (CIBD)

Dredze M, Crammer K, Pereira F (2008) Confidence-weighted linear classification. In: Proceedings of the 25th international conference on machine learning

Crammer K et al (2006) Online passive-aggressive algorithms. J Mach Learn Res 7:551–585

Hillman C et al (2014) Near real-time processing of proteomics data using Hadoop. Big Data 2(1):44–49

Sugumaran R, Burnett J, Blinkmann A (2012) Big 3d spatial data processing using cloud computing environment. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL international workshop on analytics for big geospatial data

Friedman J, Hastie T, Tibshirani R (2008) Sparse inverse covariance estimation with the graphical lasso. Biostatistics 9(3):432–441

Scheinberg K, Ma S, Goldfarb D (2010) Sparse inverse covariance selection via alternating linearization methods. In: Advances in neural information processing systems

Qiu J, Zhang B (2013) Mammoth data in the cloud: clustering social images. Clouds Grids Big Data 23:231

Hoi SC et al (2012) Online feature selection for mining big data. In: Proceedings of the 1st international workshop on big data, streams and heterogeneous source mining: algorithms, systems, programming models and applications

Hartigan JA, Wong MA (1979) Algorithm AS 136: a k-means clustering algorithm. In: Applied statistics, pp 100–108

Wold S, Esbensen K, Geladi P (1987) Principal component analysis. Chemometr Intell Lab Syst 2(1):37–52

Azar AT, Hassanien AE (2014) Dimensionality reduction of medical big data using neural-fuzzy classifier. Soft Comput 19(4):1115–1127

Cichocki A (2014) Era of big data processing: a new approach via tensor networks and tensor decompositions. arXiv preprint arXiv:1403.2048

Dalessandro B (2013) Bring the noise: embracing randomness is the key to scaling up machine learning algorithms. Big Data 1(2):110–112

Zeng X-Q, Li G-Z (2014) Incremental partial least squares analysis of big streaming data. Pattern Recogn 47(11):3726–3735

Ruhe A (1984) Rational Krylov sequence methods for eigenvalue computation. Linear Algebra Appl 58:391–405

Tannahill BK, Jamshidi M (2014) System of systems and big data analytics–Bridging the gap. Comput Electr Eng 40(1):2–15

Liu Q et al (2014) Mining the big data: the critical feature dimension problem. In: 2014 IIAI 3rd international conference on advanced applied informatics (IIAIAAI)

Jiang P et al (2014) An intelligent information forwarder for healthcare big data systems with distributed wearable sensors. IEEE Syst J PP(99):1–9

Leung CK-S, MacKinnon RK, Jiang F (2014) Reducing the search space for big data mining for interesting patterns from uncertain data. In: 2014 IEEE international congress on big data (BigData congress)

Stateczny A, Wlodarczyk-Sielicka M (2014) Self-organizing artificial neural networks into hydrographic big data reduction process. In: Rough sets and intelligent systems paradigms. Springer, pp 335–342

Hinton GE, Osindero S, Teh Y-W (2006) A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Comput 18(7):1527–1554

LeCun Y et al (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. Proc IEEE 86(11):2278–2324

Kavukcuoglu K et al (2009) Learning invariant features through topographic filter maps. In: 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, CVPR 2009

Dean J et al (2012) Large scale distributed deep networks. In: Advances in neural information processing systems

Martens J (2010) Deep learning via Hessian-free optimization. In: Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10), June 21–24, Haifa, Israel


Exemples

Label Contour Plot Levels

Create a contour plot and obtain the contour matrix, C , and the contour object, h . Then, label the contour plot.

Label Specific Contour Levels

Label only the contours with contour levels 2 or 6.

Set Contour Label Properties

Set the font size of the labels to 15 points and set the color to red using Name,Value pair arguments.

Set additional properties by reissuing the clabel command. For example, set the font weight to bold and change the color to blue.

Set the font size back to the default size using the 'default' keyword.

Label Contour Plot with Vertical Text

Create a contour plot and return the contour matrix, C . Then, label the contours.


3 réponses 3

For measuring the generalization error, you need to do the latter: a separate PCA for every training set (which would mean doing a separate PCA for every classifier and for every CV fold).

You then apply the same transformation to the test set: i.e. you do ne pas do a separate PCA on the test set! You subtract the mean (and if needed divide by the standard deviation) of the training set, as explained here: Zero-centering the testing set after PCA on the training set. Then you project the data onto the PCs of the training set.

You'll need to define an automatic criterium for the number of PCs to use.
As it is just a first data reduction step before the "actual" classification, using a few too many PCs will likely not hurt the performance. If you have an expectation how many PCs would be good from experience, you can maybe just use that.

You can also test afterwards whether redoing the PCA for every surrogate model was necessary (repeating the analysis with only one PCA model). I think the result of this test is worth reporting.

I once measured the bias of not repeating the PCA, and found that with my spectroscopic classification data, I detected only half of the generalization error rate when not redoing the PCA for every surrogate model.

That being said, you can build an additional PCA model of the whole data set for descriptive (e.g. visualization) purposes. Just make sure you keep the two approaches separate from each other.

I am still finding it difficult to get a feeling of how an initial PCA on the whole dataset would bias the results without seeing the class labels.

But it does see the data. And if the between-class variance is large compared to the within-class variance, between-class variance will influence the PCA projection. Usually the PCA step is done because you need to stabilize the classification. That is, in a situation where additional cases fais influence the model.

If between-class variance is small, this bias won't be much, but in that case neither would PCA help for the classification: the PCA projection then cannot help emphasizing the separation between the classes.

The answer to this question depends on your experimental design. PCA can be done on the whole data set so long as you don't need to build your model in advance of knowing the data you are trying to predict. If you have a dataset where you have a bunch of samples some of which are known and some are unknown and you want to predict the unknowns, including the unknowns in the PCA will give you are richer view of data diversity and can help improve the performance of the model. Since PCA is unsupervised, it isn't "peaking" because you can do the same thing to the unknown samples as you can to the known.

If, on the other hand, you have a data set where you have to build the model now and at some point in the future you will get new samples that you have to predict using that prebuilt model, you must do separate PCA in each fold to be sure it will generalize. Since in this case we won't know what the new features might look like and we can't rebuild the model to account for the new features, doing PCA on the testing data would be "peaking". In this case, both the features and the outcomes for the unknown samples are not available when the model would be used in practice, so they should not be available when training the model.

Do the latter, PCA on training set each time

In PCA, we learn the reduced matrix : U which helps us get the projection Z_train = U x X_train

At test time, we use the same U learned from the training phase and then compute the projection Z_test = U x X_test

So, essentially we are projecting the test set onto the reduced feature space obtained during the training.

The underlying assumption, is that the test and train set should come from the same distribution, which explains the method above.


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