Author: OCTAVIO LOYOLA GONZALEZ

Supervised classifiers based on emerging patterns for class imbalance problems

OCTAVIO LOYOLA GONZALEZ (2017)

In the last years, emerging pattern-based classifiers have become an important family of supervised classifiers. However, in those problems where the objects are not equally distributed into the classes (class imbalance problems), emerging pattern mining algorithms, not designed for this kind of problems, extract several emerging patterns with high support for the majority class and only a few (or none) emerging patterns with low support for the minority class. As a consequence, emerging pattern-based classifiers tend to bias their classification results toward the majority class; obtaining poor classification results for the minority class. Hence, in this PhD research, we first present a study about the effect of class imbalance on quality measures for patterns; from this study, we select the best measure for ranking emerging patterns in class imbalance problems. Additionally, we propose three new algorithms for extracting emerging patterns from imbalanced databases. Our emerging pattern mining algorithms extract a collection of emerging patterns which allows attaining higher accuracies for supervised classification in class imbalance problems than those emerging patterns extracted by other emerging pattern miners developed for this kind of problems. Finally, we propose a new emerging pattern-based classifier specifically designed for class imbalance problems, which obtains significantly better classification results than other classifiers for class imbalance problems reported in the literature.

Los clasificadores basados en patrones emergentes son una familia importante de clasificadores dentro de la clasificación supervisada. Sin embargo, en aquellos problemas dónde los objetos no están distribuidos equitativamente entre las clases (problemas con desbalance de clases), los algoritmos para la extracción de patrones emergentes, que no toman en cuenta este tipo de problemas, extraen muchos patrones emergentes con alto soporte para la clase mayoritaria y sólo unos pocos (a veces ninguno) patrones emergentes con bajo soporte para la clase minoritaria. Como consecuencia, los clasificadores basados en patrones emergentes tienden a sesgar sus resultados de clasificación hacia la clase mayoritaria; obteniendo así, bajos resultados de clasificación para la clase minoritaria. Por ello, en esta investigación doctoral, primero presentamos un estudio acerca del efecto del desbalance de clases en las medidas de calidad para patrones. Adicionalmente, propusimos tres nuevos algoritmos para extraer patrones emergentes en bases de datos con desbalance de clases. Estos algoritmos extraen una colección de patrones emergentes que permiten obtener mayor eficacia, en problemas con desbalance de clases, que la que puede obtenerse al utilizar la colección de patrones emergentes extraídos mediante otros extractores de patrones emergentes reportados en la literatura. Finalmente, propusimos un nuevo clasificador basado en patrones emergentes, específicamente diseñado para problemas con desbalance de clases, que obtiene significativamente mejores resultados de clasificación que aquellos clasificadores reportados en la literatura para problemas con desbalance de clases.

Doctoral thesis

Pattern recognition Imbalance problems Supervised classifiers CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN

Bioética. El final de la vida y las voluntades anticipadas

NURIA TERRIBAS SALA MIGUEL FERNÁNDEZ CARRIÓN María del Rosario Guerra González OCTAVIO MARQUEZ MENDOZA Jorge Olvera García SERGIO RUIZ PEÑA MARCELA VEYTA LÓPEZ MARIANA PAULA LOYOLA GUTIERREZ MARCO ANTONIO CASAS ARELLANO ROBERTO CALVA RODRIGUEZ TANIA LOPEZ LOYOLA YESENIA LARGO GONZALEZ SERGIO LOPEZ MORENO CAROLINA MANRIQUE NAVA DIANA ALEJANDRA FLORES RICO MANUEL HERNANDEZ REYES JESUS GONZALEZ MARTINEZ EMANUEL VALENTI MARIA ISABEL RIVERA VARGAS (2017)

Esta obra contiene textos elaborados por investigadores de diferentes áreas del conocimiento: medicina, filosofía, derecho, entre otras especialidades, pertenecientes a distintos países: España, Chile y México. El objetivo principal de este libro es servir de referente teórico a otros investigadores de bioética, y especialmente a los que son o desean estar especializados en la comprensión del final de la vida y las voluntades anticipadas en el ámbito sanitario en cualquier país del mundo.

Book

bioética testamento salud mental MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD

Image annotation as Text-Image matching: Challenge design and results

Luis Luis Pellegrin OCTAVIO LOYOLA GONZALEZ JOSE ORTIZ BEJAR MIGUEL ANGEL MEDINA PEREZ ANDRES EDUARDO GUTIERREZ RODRIGUEZ Eric Sadit Téllez Avila MARIO GRAFF GUERRERO SABINO MIRANDA JIMENEZ Daniela Moctezuma MAURICIO ALFONSO GARCIA LIMON ALICIA MORALES REYES CARLOS ALBERTO REYES GARCIA Eduardo Morales Manzanares Hugo Jair Escalante (2019)

This paper describes the design of the 2017 RedICA: Text-Image Matching (RICATIM) challenge, including the dataset generation, a complete analysis of results, and the descriptions of the top-ranked developed methods. The academic challenge explores the feasibility of a novel binary image classification scenario, where each instance corresponds to the concatenation of learned representations of an image and a word. Instances are labeled as positive if the word is relevant for describing the visual content of the image, and negative otherwise. This novel approach of the image classification problem poses an alternative scenario where any text-image pair can be represented in such space, so any word could be considered for describing an image. The proposed methods are diverse and competitive, showing considerable improvements over the proposed baselines.

Article

Text-image matching Image annotation Multimodal information processing INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Patrimonio biocultural. Experiencias integradoras

JOSE ALEJANDRO VELAZQUEZ MONTES ALEJO JAVIER LUNGO RODRIGUEZ ALICIA YANETH VASQUEZ GONZALEZ ANGEL ROLANDO ENDARA AGRAMONT CLARITA RODRIGUEZ SOTO CLOTILDE LEBRETON CONSUELO MONTALVO MARQUEZ CRISTINA GONZALEZ QUINTERO DAVID IGLESIAS PIÑA ELEUTERIO ARCOS LORETO FERMIN CARREÑO MELENDEZ FRANCISCO HERRERA TAPIA GEORGINA MARIA ARREDONDO AYALA Héctor Javier Favila Cisneros J. SANTOS HERNANDEZ ZEPEDA JESUS SALES COLIN JOSE ALFREDO CASTELLANOS SUAREZ J. ISABEL JUAN PEREZ JOSE MANUEL PEREZ SANCHEZ LAURA REYES MONTES MARCO ULISES ARCOS SANCHEZ MARIA CRISTINA CHAVEZ MEJIA MIGUEL ANGEL ESQUIVEL PEREZ NOE ANTONIO AGUIRRE GONZALEZ OCTAVIO MONROY VILCHIS PABLO PEREZ AKAKI RAFAEL DE JESUS HUACUZ ELIAS RAFAEL DIAZ LOYOLA ROCIO DEL CARMEN SERRANO BARQUIN RODRIGO MARCIAL JIMENEZ SERGIO MOCTEZUMA PEREZ VICTOR MANUEL MORA TORRES (2017)

El libro engloba diferentes perspectivas en torno al patrimonio biocultural de diferentes regiones de México, desde un contexto histórico, hasta las problemáticas político-administrativas a las que se enfrentan estás regiones. Algunos capítulos reflejan diferentes estrategias que han seguido las comunidades para rescatar ese patrimonio biocultural y avanzar hacia la sustentabilidad.

El libro fue resultado del 1er Congreso Internacional Desarrollo Sustentable: Enfoques, Aplicaciones y Perspectivas. “Ambiente, Economía, Sociedad, Territorio y Educación”. Celebrado en Toluca, Estado de México.De forma particular, el cuerpo académico sobre sustentabilidad, territorio y educación, llevo a cabo una recopilación de investigaciones en diferentes líneas de trabajo entre ellas las referentes al patrimonio biocultural y la sustentabilidad. En los trabajos aceptados se tienen experiencias que integran un sin número de aspectos que relacionan al ambiente con el patrimonio.La estructura del documento se divide en ocho capítulos y en cada uno de desarrolla la experiencia integradora del investigador.

Book

sustentabilidad desarrollo comunitario agroecología diversidad cultural CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA