mev-4.0.01/source/org/tigr/microarray/mev/cluster/algorithm/impl/KMC.java

Code
Comments
Other
Rev Date Author Line
2 26 Feb 07 jari 1 /*
2 26 Feb 07 jari 2 Copyright @ 1999-2003, The Institute for Genomic Research (TIGR).
2 26 Feb 07 jari 3 All rights reserved.
2 26 Feb 07 jari 4 */
2 26 Feb 07 jari 5 /*
2 26 Feb 07 jari 6  * $RCSfile: KMC.java,v $
2 26 Feb 07 jari 7  * $Revision: 1.5 $
2 26 Feb 07 jari 8  * $Date: 2006/06/30 15:22:27 $
2 26 Feb 07 jari 9  * $Author: braistedj $
2 26 Feb 07 jari 10  * $State: Exp $
2 26 Feb 07 jari 11  */
2 26 Feb 07 jari 12 package org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.impl;
2 26 Feb 07 jari 13
2 26 Feb 07 jari 14 import java.util.ArrayList;
2 26 Feb 07 jari 15 import java.util.Arrays;
2 26 Feb 07 jari 16 import java.util.Random;
2 26 Feb 07 jari 17
2 26 Feb 07 jari 18 import org.tigr.microarray.mev.cluster.Cluster;
2 26 Feb 07 jari 19 import org.tigr.microarray.mev.cluster.Node;
2 26 Feb 07 jari 20 import org.tigr.microarray.mev.cluster.NodeList;
2 26 Feb 07 jari 21 import org.tigr.microarray.mev.cluster.NodeValue;
2 26 Feb 07 jari 22 import org.tigr.microarray.mev.cluster.NodeValueList;
2 26 Feb 07 jari 23 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AbortException;
2 26 Feb 07 jari 24 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AbstractAlgorithm;
2 26 Feb 07 jari 25 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmData;
2 26 Feb 07 jari 26 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmEvent;
2 26 Feb 07 jari 27 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmException;
2 26 Feb 07 jari 28 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmParameters;
2 26 Feb 07 jari 29 import org.tigr.util.FloatMatrix;
2 26 Feb 07 jari 30 import org.tigr.util.QSort;
2 26 Feb 07 jari 31
2 26 Feb 07 jari 32 public class KMC extends AbstractAlgorithm {
2 26 Feb 07 jari 33     
2 26 Feb 07 jari 34     private boolean stop = false;
2 26 Feb 07 jari 35     
2 26 Feb 07 jari 36     private int function;
2 26 Feb 07 jari 37     private float factor;
2 26 Feb 07 jari 38     private boolean absolute;
2 26 Feb 07 jari 39     
2 26 Feb 07 jari 40     private int number_of_genes;
2 26 Feb 07 jari 41     private int number_of_samples;
2 26 Feb 07 jari 42     
2 26 Feb 07 jari 43     private FloatMatrix expMatrix;
2 26 Feb 07 jari 44     private boolean calculateMeans;
2 26 Feb 07 jari 45     private int iterations;
2 26 Feb 07 jari 46     private boolean converged;
2 26 Feb 07 jari 47     private boolean kmcGenes; //indicates gene clustering
2 26 Feb 07 jari 48     private int validN;
2 26 Feb 07 jari 49     
2 26 Feb 07 jari 50     private int hcl_function;
2 26 Feb 07 jari 51     private boolean hcl_absolute;
2 26 Feb 07 jari 52     
2 26 Feb 07 jari 53     //captures the interation number of each cluster reorganization
2 26 Feb 07 jari 54     //this will indicate when particular clusters stabalized
2 26 Feb 07 jari 55     int [] clusterConvergence;
2 26 Feb 07 jari 56     
2 26 Feb 07 jari 57     public AlgorithmData execute(AlgorithmData data) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 58         
2 26 Feb 07 jari 59         AlgorithmParameters map = data.getParams();
2 26 Feb 07 jari 60         
2 26 Feb 07 jari 61         function = map.getInt("distance-function", EUCLIDEAN);
2 26 Feb 07 jari 62         factor   = map.getFloat("distance-factor", 1.0f);
2 26 Feb 07 jari 63         absolute = map.getBoolean("distance-absolute", false);
2 26 Feb 07 jari 64         calculateMeans = map.getBoolean("calculate-means", true);
2 26 Feb 07 jari 65         kmcGenes = map.getBoolean("kmc-cluster-genes", true);
2 26 Feb 07 jari 66         
2 26 Feb 07 jari 67         hcl_function = map.getInt("hcl-distance-function", EUCLIDEAN);
2 26 Feb 07 jari 68         hcl_absolute = map.getBoolean("hcl-distance-absolute", false);
2 26 Feb 07 jari 69         
2 26 Feb 07 jari 70         int number_of_iterations = map.getInt("number-of-iterations", 0);
2 26 Feb 07 jari 71         int number_of_clusters = map.getInt("number-of-clusters", 0);
2 26 Feb 07 jari 72         boolean hierarchical_tree = map.getBoolean("hierarchical-tree", false);
2 26 Feb 07 jari 73         int method_linkage = map.getInt("method-linkage", 0);
2 26 Feb 07 jari 74         boolean calculate_genes = map.getBoolean("calculate-genes", false);
2 26 Feb 07 jari 75         boolean calculate_experiments = map.getBoolean("calculate-experiments", false);
2 26 Feb 07 jari 76         
2 26 Feb 07 jari 77         this.expMatrix = data.getMatrix("experiment");
2 26 Feb 07 jari 78         
2 26 Feb 07 jari 79         number_of_genes   = this.expMatrix.getRowDimension();
2 26 Feb 07 jari 80         number_of_samples = this.expMatrix.getColumnDimension();
2 26 Feb 07 jari 81         
2 26 Feb 07 jari 82         this.clusterConvergence = new int[number_of_clusters];
2 26 Feb 07 jari 83         
2 26 Feb 07 jari 84         //JCB MODIFIED FOR KMEDIANS
2 26 Feb 07 jari 85         KMCluster[] clusters;
2 26 Feb 07 jari 86         FloatMatrix means = null;
2 26 Feb 07 jari 87         FloatMatrix medians = null;
2 26 Feb 07 jari 88         FloatMatrix variances = null;
2 26 Feb 07 jari 89         
2 26 Feb 07 jari 90         if(calculateMeans){
2 26 Feb 07 jari 91             clusters = calculate(number_of_genes, number_of_clusters, number_of_iterations);
2 26 Feb 07 jari 92             means = getMeans(clusters);
2 26 Feb 07 jari 93             variances = getVariances(clusters, means);
2 26 Feb 07 jari 94         }
2 26 Feb 07 jari 95         //or else calculating k-medians
2 26 Feb 07 jari 96         else{
2 26 Feb 07 jari 97             clusters = calculateMedians(number_of_genes, number_of_clusters, number_of_iterations);
2 26 Feb 07 jari 98             medians = getMedians(clusters);
2 26 Feb 07 jari 99             variances = getVariances(clusters, medians);
2 26 Feb 07 jari 100         }
2 26 Feb 07 jari 101         
2 26 Feb 07 jari 102
2 26 Feb 07 jari 103         //clusterConvergence captures the last iteration that a cluster
2 26 Feb 07 jari 104         //gave up or recieved an element
2 26 Feb 07 jari 105         //Use the results to sort based on convergence iteration
2 26 Feb 07 jari 106         //if two clusters converged on the iteration rank by decreasing size
2 26 Feb 07 jari 107         
2 26 Feb 07 jari 108         //sort clusters (before posible HCL), means and variances
2 26 Feb 07 jari 109         
2 26 Feb 07 jari 110         //inefficient but convert to a matrix of floats to use our quicksort
2 26 Feb 07 jari 111         //and use the sorted indices array from qsort
2 26 Feb 07 jari 112         float [] tempConv = new float[clusterConvergence.length];
2 26 Feb 07 jari 113         for(int i = 0; i < clusterConvergence.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 114           tempConv[i] = (float)clusterConvergence[i];
2 26 Feb 07 jari 115         }
2 26 Feb 07 jari 116         
2 26 Feb 07 jari 117         QSort qsort = new QSort(tempConv); //automatically sorts
2 26 Feb 07 jari 118         tempConv = qsort.getSorted();
2 26 Feb 07 jari 119         int [] sortedClusterIndices = qsort.getOrigIndx(); // sorted ordering
2 26 Feb 07 jari 120         int temp;
2 26 Feb 07 jari 121         
2 26 Feb 07 jari 122         //maybe bubble through array to sort out ties based on cluster size
2 26 Feb 07 jari 123         for (int i = 0; i < number_of_clusters-1; i++) {
2 26 Feb 07 jari 124           for(int j = 0; j < number_of_clusters-1-i; j++) {
2 26 Feb 07 jari 125  
2 26 Feb 07 jari 126             //if they have the sampe iteration count we might swap the order
2 26 Feb 07 jari 127             if(tempConv[j] == tempConv[j+1]) {
2 26 Feb 07 jari 128
2 26 Feb 07 jari 129               //check sizes
2 26 Feb 07 jari 130               if(clusters[sortedClusterIndices[j]].size() 
2 26 Feb 07 jari 131                   < clusters[sortedClusterIndices[j+1]].size()) {
2 26 Feb 07 jari 132                 //if we need to swap swap sorted indices
2 26 Feb 07 jari 133                 //and swap the conversion indices will not swap since
2 26 Feb 07 jari 134                 //the values are already equal
2 26 Feb 07 jari 135                 temp = sortedClusterIndices[j];
2 26 Feb 07 jari 136                 sortedClusterIndices[j] = sortedClusterIndices[j+1];
2 26 Feb 07 jari 137                 sortedClusterIndices[j+1] = temp;              
2 26 Feb 07 jari 138               }              
2 26 Feb 07 jari 139             }
2 26 Feb 07 jari 140           }            
2 26 Feb 07 jari 141         }
2 26 Feb 07 jari 142        
2 26 Feb 07 jari 143         
2 26 Feb 07 jari 144         //sort it out...
2 26 Feb 07 jari 145         KMCluster [] newClusterOrder = new KMCluster[clusters.length];
2 26 Feb 07 jari 146         FloatMatrix newMeansMedsOrder = new FloatMatrix(clusters.length, number_of_samples);
2 26 Feb 07 jari 147         FloatMatrix newVariancesOrder = new FloatMatrix(clusters.length, number_of_samples);
2 26 Feb 07 jari 148         
2 26 Feb 07 jari 149         for(int i = 0; i < clusters.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 150           //sort clusters
2 26 Feb 07 jari 151           newClusterOrder[i] = clusters[sortedClusterIndices[i]];
2 26 Feb 07 jari 152           //sort variances 
2 26 Feb 07 jari 153           newVariancesOrder.A[i] = variances.A[sortedClusterIndices[i]];
2 26 Feb 07 jari 154
2 26 Feb 07 jari 155           //sort means or medians
2 26 Feb 07 jari 156           if(calculateMeans)
2 26 Feb 07 jari 157             newMeansMedsOrder.A[i] = means.A[sortedClusterIndices[i]];
2 26 Feb 07 jari 158           else            
2 26 Feb 07 jari 159             newMeansMedsOrder.A[i] = medians.A[sortedClusterIndices[i]];
2 26 Feb 07 jari 160
2 26 Feb 07 jari 161           //use this loop to order the cluster convergence information
2 26 Feb 07 jari 162           clusterConvergence[i] = (int)(tempConv[i]);
2 26 Feb 07 jari 163         }
2 26 Feb 07 jari 164         
2 26 Feb 07 jari 165         //reassign sorted object to main objects
2 26 Feb 07 jari 166         clusters = newClusterOrder;
2 26 Feb 07 jari 167         variances = newVariancesOrder;
2 26 Feb 07 jari 168         if(calculateMeans)
2 26 Feb 07 jari 169           means = newMeansMedsOrder;
2 26 Feb 07 jari 170         else
2 26 Feb 07 jari 171           medians = newMeansMedsOrder;
2 26 Feb 07 jari 172         
2 26 Feb 07 jari 173         AlgorithmEvent event = null;
2 26 Feb 07 jari 174         if (hierarchical_tree) {
2 26 Feb 07 jari 175             event = new AlgorithmEvent(this, AlgorithmEvent.SET_UNITS, clusters.length, "Calculate Hierarchical Trees");
2 26 Feb 07 jari 176             fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 177             event.setIntValue(0);
2 26 Feb 07 jari 178             event.setId(AlgorithmEvent.PROGRESS_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 179             fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 180         }
2 26 Feb 07 jari 181         
2 26 Feb 07 jari 182         Cluster result_cluster = new Cluster();
2 26 Feb 07 jari 183         NodeList nodeList = result_cluster.getNodeList();
2 26 Feb 07 jari 184         int[] features;
2 26 Feb 07 jari 185         for (int i=0; i<clusters.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 186             if (stop) {
2 26 Feb 07 jari 187                 throw new AbortException();
2 26 Feb 07 jari 188             }
2 26 Feb 07 jari 189             features = convert2int(clusters[i]);
2 26 Feb 07 jari 190             
2 26 Feb 07 jari 191             Node node = new Node(features);
2 26 Feb 07 jari 192             nodeList.addNode(node);
2 26 Feb 07 jari 193             if (hierarchical_tree) {
2 26 Feb 07 jari 194                 node.setValues(calculateHierarchicalTree(features, method_linkage, calculate_genes, calculate_experiments));
2 26 Feb 07 jari 195                 event.setIntValue(i+1);
2 26 Feb 07 jari 196                 fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 197             }
2 26 Feb 07 jari 198         }
2 26 Feb 07 jari 199         
2 26 Feb 07 jari 200         // prepare the result
2 26 Feb 07 jari 201         AlgorithmData result = new AlgorithmData();
2 26 Feb 07 jari 202         result.addCluster("cluster", result_cluster);
2 26 Feb 07 jari 203         
2 26 Feb 07 jari 204         
2 26 Feb 07 jari 205         //JCB K-Medians alteration
2 26 Feb 07 jari 206         if(calculateMeans)
2 26 Feb 07 jari 207             result.addMatrix("clusters_means", means);
2 26 Feb 07 jari 208         else
2 26 Feb 07 jari 209             result.addMatrix("clusters_means", medians);  //use the same key so that KMCGUI can remain unchanged
2 26 Feb 07 jari 210         
2 26 Feb 07 jari 211         result.addMatrix("clusters_variances", variances);
2 26 Feb 07 jari 212         result.addParam("iterations", String.valueOf(getIterations()));
2 26 Feb 07 jari 213         result.addParam("converged", String.valueOf(getConverged()));
2 26 Feb 07 jari 214         result.addIntArray("convergence-iterations", clusterConvergence);
2 26 Feb 07 jari 215                 
2 26 Feb 07 jari 216         return result;
2 26 Feb 07 jari 217     }
2 26 Feb 07 jari 218     
2 26 Feb 07 jari 219     private NodeValueList calculateHierarchicalTree(int[] features, int method, boolean genes, boolean experiments) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 220         NodeValueList nodeList = new NodeValueList();
2 26 Feb 07 jari 221         AlgorithmData data = new AlgorithmData();
2 26 Feb 07 jari 222         FloatMatrix experiment;
2 26 Feb 07 jari 223
2 26 Feb 07 jari 224         // Create a sub experiment appropriate for gene clustering or experiment clusutering
2 26 Feb 07 jari 225         if(kmcGenes)
2 26 Feb 07 jari 226             experiment = getSubExperiment(this.expMatrix, features);
2 26 Feb 07 jari 227         else
2 26 Feb 07 jari 228             experiment = getSubExperimentReducedCols(this.expMatrix, features);
2 26 Feb 07 jari 229         
2 26 Feb 07 jari 230         data.addMatrix("experiment", experiment);
2 26 Feb 07 jari 231         data.addParam("hcl-distance-function", String.valueOf(this.hcl_function));
2 26 Feb 07 jari 232         data.addParam("hcl-distance-absolute", String.valueOf(this.hcl_absolute));
2 26 Feb 07 jari 233         data.addParam("method-linkage", String.valueOf(method));
2 26 Feb 07 jari 234         HCL hcl = new HCL();
2 26 Feb 07 jari 235         AlgorithmData result;
2 26 Feb 07 jari 236         
2 26 Feb 07 jari 237         if (genes) {
2 26 Feb 07 jari 238             data.addParam("calculate-genes", String.valueOf(true));
2 26 Feb 07 jari 239             result = hcl.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 240             validate(result);
2 26 Feb 07 jari 241             addNodeValues(nodeList, result);
2 26 Feb 07 jari 242         }
2 26 Feb 07 jari 243         if (experiments) {
2 26 Feb 07 jari 244             data.addParam("calculate-genes", String.valueOf(false));
2 26 Feb 07 jari 245             result = hcl.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 246             validate(result);
2 26 Feb 07 jari 247             addNodeValues(nodeList, result);
2 26 Feb 07 jari 248         }
2 26 Feb 07 jari 249         return nodeList;
2 26 Feb 07 jari 250     }
2 26 Feb 07 jari 251     
2 26 Feb 07 jari 252     private void addNodeValues(NodeValueList target_list, AlgorithmData source_result) {
2 26 Feb 07 jari 253         target_list.addNodeValue(new NodeValue("child-1-array", source_result.getIntArray("child-1-array")));
2 26 Feb 07 jari 254         target_list.addNodeValue(new NodeValue("child-2-array", source_result.getIntArray("child-2-array")));
2 26 Feb 07 jari 255         target_list.addNodeValue(new NodeValue("node-order", source_result.getIntArray("node-order")));
2 26 Feb 07 jari 256         target_list.addNodeValue(new NodeValue("height", source_result.getMatrix("height").getRowPackedCopy()));
2 26 Feb 07 jari 257     }
2 26 Feb 07 jari 258     
2 26 Feb 07 jari 259     private FloatMatrix getSubExperiment(FloatMatrix experiment, int[] features) {
2 26 Feb 07 jari 260         FloatMatrix subExperiment = new FloatMatrix(features.length, experiment.getColumnDimension());
2 26 Feb 07 jari 261         for (int i=0; i<features.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 262             subExperiment.A[i] = experiment.A[features[i]];
2 26 Feb 07 jari 263         }
2 26 Feb 07 jari 264         return subExperiment;
2 26 Feb 07 jari 265     }
2 26 Feb 07 jari 266     
2 26 Feb 07 jari 267     /**
2 26 Feb 07 jari 268      *  Creates a matrix with reduced columns (samples) as during experiment clustering
2 26 Feb 07 jari 269      */
2 26 Feb 07 jari 270     private FloatMatrix getSubExperimentReducedCols(FloatMatrix experiment, int[] features) {
2 26 Feb 07 jari 271         FloatMatrix copyMatrix = experiment.copy();
2 26 Feb 07 jari 272         FloatMatrix subExperiment = new FloatMatrix(features.length, copyMatrix.getColumnDimension());
2 26 Feb 07 jari 273         for (int i=0; i<features.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 274             subExperiment.A[i] = copyMatrix.A[features[i]];
2 26 Feb 07 jari 275         }
2 26 Feb 07 jari 276         subExperiment = subExperiment.transpose();
2 26 Feb 07 jari 277         return subExperiment;
2 26 Feb 07 jari 278     }
2 26 Feb 07 jari 279     
2 26 Feb 07 jari 280     /**
2 26 Feb 07 jari 281      * Checking the result of hcl algorithm calculation.
2 26 Feb 07 jari 282      * @throws AlgorithmException, if the result is incorrect.
2 26 Feb 07 jari 283      */
2 26 Feb 07 jari 284     private void validate(AlgorithmData result) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 285         if (result.getIntArray("child-1-array") == null) {
2 26 Feb 07 jari 286             throw new AlgorithmException("parameter 'child-1-array' is null");
2 26 Feb 07 jari 287         }
2 26 Feb 07 jari 288         if (result.getIntArray("child-2-array") == null) {
2 26 Feb 07 jari 289             throw new AlgorithmException("parameter 'child-2-array' is null");
2 26 Feb 07 jari 290         }
2 26 Feb 07 jari 291         if (result.getIntArray("node-order") == null) {
2 26 Feb 07 jari 292             throw new AlgorithmException("parameter 'node-order' is null");
2 26 Feb 07 jari 293         }
2 26 Feb 07 jari 294         if (result.getMatrix("height") == null) {
2 26 Feb 07 jari 295             throw new AlgorithmException("parameter 'height' is null");
2 26 Feb 07 jari 296         }
2 26 Feb 07 jari 297     }
2 26 Feb 07 jari 298     
2 26 Feb 07 jari 299     private int[] convert2int(ArrayList source) {
2 26 Feb 07 jari 300         int[] int_matrix = new int[source.size()];
2 26 Feb 07 jari 301         for (int i=0; i<int_matrix.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 302             int_matrix[i] = (int)((Float)source.get(i)).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 303         }
2 26 Feb 07 jari 304         return int_matrix;
2 26 Feb 07 jari 305     }
2 26 Feb 07 jari 306     
2 26 Feb 07 jari 307     private KMCluster[] calculate(int number_of_genes, int number_of_clusters, int number_of_iterations) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 308         int current;      // index for a tuple being checking
2 26 Feb 07 jari 309         int i;
2 26 Feb 07 jari 310         int address = 0;    // index for a cluster that is nearest to an object
2 26 Feb 07 jari 311         int counter = 0;
2 26 Feb 07 jari 312         float dissim[] = new float[number_of_clusters];   // dissimilarities between two data items
2 26 Feb 07 jari 313         int[] location = new int[number_of_genes];
2 26 Feb 07 jari 314         Float[] elements = new Float[number_of_genes];
2 26 Feb 07 jari 315         KMCluster[] clusters = new KMCluster[number_of_clusters];
2 26 Feb 07 jari 316         for (i=0; i<clusters.length; i++) {         // initialize array clusters
2 26 Feb 07 jari 317             clusters[i] = new KMCluster();
2 26 Feb 07 jari 318         } 
2 26 Feb 07 jari 319         int clusterIndex = 0;
2 26 Feb 07 jari 320         Random random = new Random();
2 26 Feb 07 jari 321         for (i=0; i<number_of_genes; i++) {
2 26 Feb 07 jari 322             clusterIndex = (int)Math.floor(random.nextFloat()*number_of_clusters);
2 26 Feb 07 jari 323             clusterIndex = Math.min(clusterIndex, number_of_clusters-1);
2 26 Feb 07 jari 324             elements[i] = new Float(i);
2 26 Feb 07 jari 325             location[i] = clusterIndex;
2 26 Feb 07 jari 326             clusters[clusterIndex].add(elements[i]);
2 26 Feb 07 jari 327         }
2 26 Feb 07 jari 328         
2 26 Feb 07 jari 329         AlgorithmEvent event = new AlgorithmEvent(this, AlgorithmEvent.SET_UNITS, 200);
2 26 Feb 07 jari 330         fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 331         
2 26 Feb 07 jari 332         int currentProgress = 0;
2 26 Feb 07 jari 333         int oldCurrentProgress = 0;
2 26 Feb 07 jari 334         double Factor=200/(double)(number_of_genes*number_of_iterations);
2 26 Feb 07 jari 335         for (i=0; i<number_of_clusters; i++) {
2 26 Feb 07 jari 336             clusters[i].calculateMean();
2 26 Feb 07 jari 337         }
2 26 Feb 07 jari 338         current = 0;
2 26 Feb 07 jari 339         int iterations = 0;
2 26 Feb 07 jari 340         boolean converged = false;
2 26 Feb 07 jari 341         int reallocations = 0;
2 26 Feb 07 jari 342         while (counter != number_of_genes*number_of_iterations) {
2 26 Feb 07 jari 343             if (stop) {
2 26 Feb 07 jari 344                 throw new AbortException();
2 26 Feb 07 jari 345             }
2 26 Feb 07 jari 346             currentProgress = (int)(counter*Factor);
2 26 Feb 07 jari 347             if (currentProgress > oldCurrentProgress) {
2 26 Feb 07 jari 348                 event.setId(AlgorithmEvent.PROGRESS_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 349                 event.setIntValue(currentProgress);
2 26 Feb 07 jari 350                 fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 351                 oldCurrentProgress = currentProgress;
2 26 Feb 07 jari 352             }
2 26 Feb 07 jari 353             for (i=0; i<number_of_clusters; i++) {
2 26 Feb 07 jari 354                 dissim[i] = ExperimentUtil.geneDistance(expMatrix, clusters[i].getMean(), current, 0, function, factor, absolute);
2 26 Feb 07 jari 355             }
2 26 Feb 07 jari 356             address = findNearest(dissim);
2 26 Feb 07 jari 357             if (address != location[current]) {
2 26 Feb 07 jari 358                 reallocations++;
2 26 Feb 07 jari 359                 
2 26 Feb 07 jari 360                 clusters[location[current]].updateMeanForLoosingCluster((int)(elements[current].intValue()));
2 26 Feb 07 jari 361                 clusters[location[current]].remove(elements[current]);
2 26 Feb 07 jari 362
2 26 Feb 07 jari 363                 clusters[address].updateMeanForWinningCluster(elements[current].intValue());
2 26 Feb 07 jari 364                 clusters[address].add(elements[current]);
2 26 Feb 07 jari 365                
2 26 Feb 07 jari 366                 //clusters[location[current]].calculateMean();
2 26 Feb 07 jari 367                 //clusters[address].calculateMean();
2 26 Feb 07 jari 368                 location[current]=address;
2 26 Feb 07 jari 369                 
2 26 Feb 07 jari 370                 //tally the exchange of gene from old loc to current loc
2 26 Feb 07 jari 371                 //this indicates that an exchange occurred on this iteration
2 26 Feb 07 jari 372                 //used +1 so the first iteration is labeled as 1 for reporting to user
2 26 Feb 07 jari 373                 this.clusterConvergence[location[current]] = iterations+1;
2 26 Feb 07 jari 374                 this.clusterConvergence[address] = iterations+1;                
2 26 Feb 07 jari 375             }
2 26 Feb 07 jari 376             current++;
2 26 Feb 07 jari 377             if (current == number_of_genes) {
2 26 Feb 07 jari 378                 current = 0;
2 26 Feb 07 jari 379             }
2 26 Feb 07 jari 380             counter++;
2 26 Feb 07 jari 381             if (counter%number_of_genes == 0) {
2 26 Feb 07 jari 382                 iterations++;
2 26 Feb 07 jari 383                 if (reallocations == 0) {
2 26 Feb 07 jari 384                     converged = true;
2 26 Feb 07 jari 385                     break;
2 26 Feb 07 jari 386                 } else {
2 26 Feb 07 jari 387                     event.setId(AlgorithmEvent.MONITOR_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 388                     event.setIntValue(reallocations);
2 26 Feb 07 jari 389                     fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 390                     reallocations = 0;
2 26 Feb 07 jari 391                 }
2 26 Feb 07 jari 392             }
2 26 Feb 07 jari 393         }
2 26 Feb 07 jari 394         
2 26 Feb 07 jari 395         event.setId(AlgorithmEvent.MONITOR_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 396         event.setIntValue(-1);
2 26 Feb 07 jari 397         fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 398         
2 26 Feb 07 jari 399         setIterations(iterations);
2 26 Feb 07 jari 400         setConverged(converged);
2 26 Feb 07 jari 401         
2 26 Feb 07 jari 402         return clusters;
2 26 Feb 07 jari 403     }
2 26 Feb 07 jari 404     
2 26 Feb 07 jari 405     
2 26 Feb 07 jari 406     
2 26 Feb 07 jari 407     /**
2 26 Feb 07 jari 408      *  Code added to allow running of K-medians
2 26 Feb 07 jari 409      */
2 26 Feb 07 jari 410     private KMCluster[] calculateMedians(int number_of_genes, int number_of_clusters, int number_of_iterations) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 411         int current;      // index for a tuple being checking
2 26 Feb 07 jari 412         int i;
2 26 Feb 07 jari 413         int address = 0;    // index for a cluster that is nearest to an object
2 26 Feb 07 jari 414         int counter = 0;
2 26 Feb 07 jari 415         float dissim[] = new float[number_of_clusters];   // dissimilarities between two data items
2 26 Feb 07 jari 416         int[] location = new int[number_of_genes];
2 26 Feb 07 jari 417         Float[] elements = new Float[number_of_genes];
2 26 Feb 07 jari 418         KMCluster[] clusters = new KMCluster[number_of_clusters];
2 26 Feb 07 jari 419         for (i=0; i<clusters.length; i++) {         // initialize array clusters
2 26 Feb 07 jari 420             clusters[i] = new KMCluster();
2 26 Feb 07 jari 421         }
2 26 Feb 07 jari 422         int clusterIndex = 0;
2 26 Feb 07 jari 423         Random random = new Random();
2 26 Feb 07 jari 424         for (i=0; i<number_of_genes; i++) {
2 26 Feb 07 jari 425             clusterIndex = (int)Math.floor(random.nextFloat()*number_of_clusters);
2 26 Feb 07 jari 426             clusterIndex = Math.min(clusterIndex, number_of_clusters-1);
2 26 Feb 07 jari 427             elements[i] = new Float(i);
2 26 Feb 07 jari 428             location[i] = clusterIndex;
2 26 Feb 07 jari 429             clusters[clusterIndex].add(elements[i]);
2 26 Feb 07 jari 430         }
2 26 Feb 07 jari 431         
2 26 Feb 07 jari 432         AlgorithmEvent event = new AlgorithmEvent(this, AlgorithmEvent.SET_UNITS, 200);
2 26 Feb 07 jari 433         fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 434         
2 26 Feb 07 jari 435         int currentProgress = 0;
2 26 Feb 07 jari 436         int oldCurrentProgress = 0;
2 26 Feb 07 jari 437         double Factor=200/(double)(number_of_genes*number_of_iterations);
2 26 Feb 07 jari 438         for (i=0; i<number_of_clusters; i++) {
2 26 Feb 07 jari 439             clusters[i].calculateMedian();   //set cluster median
2 26 Feb 07 jari 440         }
2 26 Feb 07 jari 441         
2 26 Feb 07 jari 442         current = 0;
2 26 Feb 07 jari 443         int iterations = 0;
2 26 Feb 07 jari 444         boolean converged = false;
2 26 Feb 07 jari 445         int reallocations = 0;
2 26 Feb 07 jari 446         while (counter != number_of_genes*number_of_iterations) {
2 26 Feb 07 jari 447             if (stop) {
2 26 Feb 07 jari 448                 throw new AbortException();
2 26 Feb 07 jari 449             }
2 26 Feb 07 jari 450             currentProgress = (int)(counter*Factor);
2 26 Feb 07 jari 451             if (currentProgress > oldCurrentProgress) {
2 26 Feb 07 jari 452                 event.setId(AlgorithmEvent.PROGRESS_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 453                 event.setIntValue(currentProgress);
2 26 Feb 07 jari 454                 fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 455                 oldCurrentProgress = currentProgress;
2 26 Feb 07 jari 456             }
2 26 Feb 07 jari 457             for (i=0; i<number_of_clusters; i++) {
2 26 Feb 07 jari 458                 dissim[i] = ExperimentUtil.geneDistance(expMatrix, clusters[i].getMedian(), current, 0, function, factor, absolute);
2 26 Feb 07 jari 459             }
2 26 Feb 07 jari 460             address = findNearest(dissim);
2 26 Feb 07 jari 461             if (address != location[current]) {
2 26 Feb 07 jari 462                 reallocations++;
2 26 Feb 07 jari 463                 clusters[location[current]].remove(elements[current]);
2 26 Feb 07 jari 464                 clusters[address].add(elements[current]);         
2 26 Feb 07 jari 465                 clusters[location[current]].calculateMedian();
2 26 Feb 07 jari 466                 clusters[address].calculateMedian();
2 26 Feb 07 jari 467                 location[current]=address;
2 26 Feb 07 jari 468             }
2 26 Feb 07 jari 469             current++;
2 26 Feb 07 jari 470             if (current == number_of_genes) {
2 26 Feb 07 jari 471                 current = 0;
2 26 Feb 07 jari 472             }
2 26 Feb 07 jari 473             counter++;
2 26 Feb 07 jari 474             if (counter%number_of_genes == 0) {
2 26 Feb 07 jari 475                 iterations++;
2 26 Feb 07 jari 476                 if (reallocations == 0) {
2 26 Feb 07 jari 477                     converged = true;
2 26 Feb 07 jari 478                     break;
2 26 Feb 07 jari 479                 } else {
2 26 Feb 07 jari 480                     event.setId(AlgorithmEvent.MONITOR_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 481                     event.setIntValue(reallocations);
2 26 Feb 07 jari 482                     fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 483                     reallocations = 0;
2 26 Feb 07 jari 484                 }
2 26 Feb 07 jari 485             }
2 26 Feb 07 jari 486         }
2 26 Feb 07 jari 487         
2 26 Feb 07 jari 488         event.setId(AlgorithmEvent.MONITOR_VALUE);
2 26 Feb 07 jari 489         event.setIntValue(-1);
2 26 Feb 07 jari 490         fireValueChanged(event);
2 26 Feb 07 jari 491         
2 26 Feb 07 jari 492         setIterations(iterations);
2 26 Feb 07 jari 493         setConverged(converged);
2 26 Feb 07 jari 494         
2 26 Feb 07 jari 495         return clusters;
2 26 Feb 07 jari 496     }
2 26 Feb 07 jari 497     
2 26 Feb 07 jari 498     
2 26 Feb 07 jari 499     
2 26 Feb 07 jari 500     
2 26 Feb 07 jari 501     private void setIterations(int iterations) {
2 26 Feb 07 jari 502         this.iterations = iterations;
2 26 Feb 07 jari 503     }
2 26 Feb 07 jari 504     
2 26 Feb 07 jari 505     private int getIterations() {
2 26 Feb 07 jari 506         return iterations;
2 26 Feb 07 jari 507     }
2 26 Feb 07 jari 508     
2 26 Feb 07 jari 509     private void setConverged(boolean converged) {
2 26 Feb 07 jari 510         this.converged = converged;
2 26 Feb 07 jari 511     }
2 26 Feb 07 jari 512     
2 26 Feb 07 jari 513     private boolean getConverged() {
2 26 Feb 07 jari 514         return converged;
2 26 Feb 07 jari 515     }
2 26 Feb 07 jari 516     
2 26 Feb 07 jari 517     // "nearest" returns address of the nearest cluster
2 26 Feb 07 jari 518     private int findNearest(float x[]) {
2 26 Feb 07 jari 519         int address = 0;
2 26 Feb 07 jari 520         float smallest = x[0];
2 26 Feb 07 jari 521         for (int i=1; i<x.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 522             if (x[i] < smallest) {
2 26 Feb 07 jari 523                 smallest = x[i];
2 26 Feb 07 jari 524                 address = i;
2 26 Feb 07 jari 525             }
2 26 Feb 07 jari 526         }
2 26 Feb 07 jari 527         return address;
2 26 Feb 07 jari 528     }
2 26 Feb 07 jari 529     
2 26 Feb 07 jari 530     public void abort() {
2 26 Feb 07 jari 531         stop = true;
2 26 Feb 07 jari 532     }
2 26 Feb 07 jari 533     
2 26 Feb 07 jari 534     
2 26 Feb 07 jari 535     private class KMCluster extends ArrayList {
2 26 Feb 07 jari 536         
2 26 Feb 07 jari 537         private FloatMatrix mean = new FloatMatrix(1, number_of_samples);
2 26 Feb 07 jari 538         private FloatMatrix median = new FloatMatrix(1, number_of_samples);
2 26 Feb 07 jari 539         
2 26 Feb 07 jari 540         //JB optimize Mean updates
2 26 Feb 07 jari 541         private float [] sums = new float[number_of_samples];
2 26 Feb 07 jari 542         private int [] validNList = new int[number_of_samples]; 
2 26 Feb 07 jari 543         
2 26 Feb 07 jari 544         public KMCluster() {}
2 26 Feb 07 jari 545         
2 26 Feb 07 jari 546         public void calculateMean() {
2 26 Feb 07 jari 547             float currentMean;
2 26 Feb 07 jari 548             int n = size(); 
2 26 Feb 07 jari 549             float value;
2 26 Feb 07 jari 550             for (int i=0; i<number_of_samples; i++) {
2 26 Feb 07 jari 551                 currentMean = 0f;
2 26 Feb 07 jari 552                 validN = 0;
2 26 Feb 07 jari 553                 for (int j=0; j<n; j++) {
2 26 Feb 07 jari 554                     value = expMatrix.get(((Float)get(j)).intValue(), i);
2 26 Feb 07 jari 555                     if (!Float.isNaN(value)) {
2 26 Feb 07 jari 556                         currentMean += value;
2 26 Feb 07 jari 557                         validN++;
2 26 Feb 07 jari 558                     }
2 26 Feb 07 jari 559                 }
2 26 Feb 07 jari 560                 
2 26 Feb 07 jari 561                 //jb accounting
2 26 Feb 07 jari 562                 sums[i] = currentMean;
2 26 Feb 07 jari 563                 validNList[i] = validN;
2 26 Feb 07 jari 564                 
2 26 Feb 07 jari 565                 mean.set(0, i, currentMean/(float)validN);
2 26 Feb 07 jari 566             }
2 26 Feb 07 jari 567         }
2 26 Feb 07 jari 568         
2 26 Feb 07 jari 569         public void updateMeanForLoosingCluster(int index) {
2 26 Feb 07 jari 570          //   int dataIndex = (int)(((Float)get(index)).floatValue());
2 26 Feb 07 jari 571             float [] currValues = expMatrix.A[index];
2 26 Feb 07 jari 572             
2 26 Feb 07 jari 573             //update validNList
2 26 Feb 07 jari 574             for(int i = 0; i < number_of_samples; i++) {
2 26 Feb 07 jari 575                 if(!Float.isNaN(currValues[i])) {
2 26 Feb 07 jari 576                     validNList[i]--;
2 26 Feb 07 jari 577                     sums[i] -= currValues[i];
2 26 Feb 07 jari 578                     mean.set(0, i, sums[i]/(float)validNList[i]);
2 26 Feb 07 jari 579                 }
2 26 Feb 07 jari 580             } 
2 26 Feb 07 jari 581         }
2 26 Feb 07 jari 582         
2 26 Feb 07 jari 583         
2 26 Feb 07 jari 584         public void updateMeanForWinningCluster(int index) {
2 26 Feb 07 jari 585            // int dataIndex = (int)(((Float)get(index)).floatValue());
2 26 Feb 07 jari 586             float [] currValues = expMatrix.A[index];
2 26 Feb 07 jari 587             
2 26 Feb 07 jari 588             //update validNList
2 26 Feb 07 jari 589             for(int i = 0; i < number_of_samples; i++) {
2 26 Feb 07 jari 590                 if(!Float.isNaN(currValues[i])) {
2 26 Feb 07 jari 591                     validNList[i]++;
2 26 Feb 07 jari 592                     sums[i] += currValues[i];
2 26 Feb 07 jari 593                     mean.set(0, i, sums[i]/(float)validNList[i]);
2 26 Feb 07 jari 594                 }
2 26 Feb 07 jari 595             } 
2 26 Feb 07 jari 596         }
2 26 Feb 07 jari 597         
2 26 Feb 07 jari 598         public FloatMatrix getMean() {
2 26 Feb 07 jari 599             return mean;
2 26 Feb 07 jari 600         }
2 26 Feb 07 jari 601         
2 26 Feb 07 jari 602         
2 26 Feb 07 jari 603         //JCB for K-means
2 26 Feb 07 jari 604         private void calculateMedian(){
2 26 Feb 07 jari 605             float currentMedian;
2 26 Feb 07 jari 606             float [] values;
2 26 Feb 07 jari 607             int numberOfValidValues;
2 26 Feb 07 jari 608             
2 26 Feb 07 jari 609             for(int i = 0; i < number_of_samples; i++){
2 26 Feb 07 jari 610                 values = new float[size()];
2 26 Feb 07 jari 611                 numberOfValidValues = getValues(values, i);
2 26 Feb 07 jari 612                 
2 26 Feb 07 jari 613                 if(numberOfValidValues == 0)
2 26 Feb 07 jari 614                     break;
2 26 Feb 07 jari 615                 
2 26 Feb 07 jari 616                 // median.set(0, i, getElementMedian(values, 0, numberOfValidValues-1, (int)(numberOfValidValues/2.0)));
2 26 Feb 07 jari 617                 median.set(0, i, computeMedian(values));
2 26 Feb 07 jari 618             }
2 26 Feb 07 jari 619         }
2 26 Feb 07 jari 620         
2 26 Feb 07 jari 621         
2 26 Feb 07 jari 622      /*
2 26 Feb 07 jari 623       * Compute the median value in an array.
2 26 Feb 07 jari 624       *
2 26 Feb 07 jari 625       * Sorts the array as a side effect.
2 26 Feb 07 jari 626       *
2 26 Feb 07 jari 627       * Non-recursive solution
2 26 Feb 07 jari 628       */
2 26 Feb 07 jari 629         private float computeMedian(float[] array) {
2 26 Feb 07 jari 630             int   numberOfItems;
2 26 Feb 07 jari 631             float returnValue;
2 26 Feb 07 jari 632             
2 26 Feb 07 jari 633             // Sort the array.
2 26 Feb 07 jari 634             Arrays.sort(array);
2 26 Feb 07 jari 635             numberOfItems = array.length;
2 26 Feb 07 jari 636             if (numberOfItems % 2 == 1) {
2 26 Feb 07 jari 637                 // If there are an odd number of elements, return the middle one.
2 26 Feb 07 jari 638                 returnValue = array[numberOfItems/2];
2 26 Feb 07 jari 639             } else {
2 26 Feb 07 jari 640                 // Otherwise, return the average of the two middle ones.
2 26 Feb 07 jari 641                 returnValue  = array[numberOfItems/2 - 1];
2 26 Feb 07 jari 642                 returnValue += array[numberOfItems/2];
2 26 Feb 07 jari 643                 returnValue /= 2.0;
2 26 Feb 07 jari 644             }
2 26 Feb 07 jari 645             return returnValue;
2 26 Feb 07 jari 646         }
2 26 Feb 07 jari 647         
2 26 Feb 07 jari 648         /**
2 26 Feb 07 jari 649          *  strips values to use to calculate median
2 26 Feb 07 jari 650          */
2 26 Feb 07 jari 651         private int getValues(float [] values, int sampleIndex){
2 26 Feb 07 jari 652             float currVal;
2 26 Feb 07 jari 653             int currIndex = 0;
2 26 Feb 07 jari 654             int numberOfValues = 0;
2 26 Feb 07 jari 655             
2 26 Feb 07 jari 656             
2 26 Feb 07 jari 657             for(int i = 0; i < values.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 658                 currVal = expMatrix.get(((Float)get(i)).intValue(), sampleIndex);
2 26 Feb 07 jari 659                 if(!Float.isNaN(currVal)){
2 26 Feb 07 jari 660                     values[currIndex] = currVal;
2 26 Feb 07 jari 661                     numberOfValues++;
2 26 Feb 07 jari 662                     currIndex++;
2 26 Feb 07 jari 663                 }
2 26 Feb 07 jari 664             }
2 26 Feb 07 jari 665             return numberOfValues;
2 26 Feb 07 jari 666         }
2 26 Feb 07 jari 667         
2 26 Feb 07 jari 668         
2 26 Feb 07 jari 669         //JCB recursive 'randomized' method for getting median
2 26 Feb 07 jari 670         //Uses randomized partition
2 26 Feb 07 jari 671         //
2 26 Feb 07 jari 672         //Used computeMedian(float [] array) since it handles odd and even arrays properly
2 26 Feb 07 jari 673         //
2 26 Feb 07 jari 674         public float getElementMedian(float [] array, int start, int end, int medNum){
2 26 Feb 07 jari 675             if(start == end)
2 26 Feb 07 jari 676                 return array[start];
2 26 Feb 07 jari 677             
2 26 Feb 07 jari 678             int part = randomPartition(array, start, end);
2 26 Feb 07 jari 679             int k = part - start + 1;
2 26 Feb 07 jari 680             if(medNum <= k)
2 26 Feb 07 jari 681                 return getElementMedian(array, start, part, medNum);
2 26 Feb 07 jari 682             else
2 26 Feb 07 jari 683                 return getElementMedian(array, part+1, end, medNum-k);
2 26 Feb 07 jari 684         }
2 26 Feb 07 jari 685         
2 26 Feb 07 jari 686         private int randomPartition(float [] array, int start, int end){
2 26 Feb 07 jari 687             int i = (int)((end - start + 1) * Math.random()) + start;
2 26 Feb 07 jari 688             
2 26 Feb 07 jari 689             //        System.out.println(array.length+" "+i+" "+start);
2 26 Feb 07 jari 690             swap(array, i, start);
2 26 Feb 07 jari 691             
2 26 Feb 07 jari 692             return partition(array, start, end);
2 26 Feb 07 jari 693         }
2 26 Feb 07 jari 694         
2 26 Feb 07 jari 695         private void swap(float [] array, int i, int j){
2 26 Feb 07 jari 696             float temp = array[i];
2 26 Feb 07 jari 697             array[i] = array[j];
2 26 Feb 07 jari 698             array[j] = temp;
2 26 Feb 07 jari 699         }
2 26 Feb 07 jari 700         
2 26 Feb 07 jari 701         
2 26 Feb 07 jari 702         public int partition(float [] array, int start, int end){
2 26 Feb 07 jari 703             
2 26 Feb 07 jari 704             //pivot value
2 26 Feb 07 jari 705             float x = array[start];
2 26 Feb 07 jari 706             
2 26 Feb 07 jari 707             int i = start - 1;
2 26 Feb 07 jari 708             int j = end + 1;
2 26 Feb 07 jari 709             
2 26 Feb 07 jari 710             int currExpIndex = 0;
2 26 Feb 07 jari 711             
2 26 Feb 07 jari 712             while(true){
2 26 Feb 07 jari 713                 do{
2 26 Feb 07 jari 714                     j--;
2 26 Feb 07 jari 715                 }while(array[j] > x);
2 26 Feb 07 jari 716                 do{
2 26 Feb 07 jari 717                     i++;
2 26 Feb 07 jari 718                 }while(array[i] < x);
2 26 Feb 07 jari 719                 
2 26 Feb 07 jari 720                 if( i < j )
2 26 Feb 07 jari 721                     swap(array, i, j);
2 26 Feb 07 jari 722                 else{
2 26 Feb 07 jari 723                     return j;
2 26 Feb 07 jari 724                 }
2 26 Feb 07 jari 725                 
2 26 Feb 07 jari 726             }
2 26 Feb 07 jari 727         }
2 26 Feb 07 jari 728         
2 26 Feb 07 jari 729         
2 26 Feb 07 jari 730         //JCB for k-means
2 26 Feb 07 jari 731         public FloatMatrix getMedian(){
2 26 Feb 07 jari 732             return median;
2 26 Feb 07 jari 733         }
2 26 Feb 07 jari 734     }
2 26 Feb 07 jari 735     
2 26 Feb 07 jari 736     
2 26 Feb 07 jari 737     
2 26 Feb 07 jari 738     private FloatMatrix getMeans(KMCluster[] clusters) {
2 26 Feb 07 jari 739         FloatMatrix means = new FloatMatrix(clusters.length, number_of_samples);
2 26 Feb 07 jari 740         FloatMatrix mean;
2 26 Feb 07 jari 741         for (int i=0; i<clusters.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 742             mean = clusters[i].getMean();
2 26 Feb 07 jari 743             means.A[i] = mean.A[0];
2 26 Feb 07 jari 744         }
2 26 Feb 07 jari 745         return means;
2 26 Feb 07 jari 746     }
2 26 Feb 07 jari 747     
2 26 Feb 07 jari 748     private FloatMatrix getMedians(KMCluster[] clusters) {
2 26 Feb 07 jari 749         FloatMatrix medians = new FloatMatrix(clusters.length, number_of_samples);
2 26 Feb 07 jari 750         FloatMatrix median;
2 26 Feb 07 jari 751         for (int i=0; i<clusters.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 752             median = clusters[i].getMedian();
2 26 Feb 07 jari 753             medians.A[i] = median.A[0];
2 26 Feb 07 jari 754         }
2 26 Feb 07 jari 755         return medians;
2 26 Feb 07 jari 756     }
2 26 Feb 07 jari 757     
2 26 Feb 07 jari 758     
2 26 Feb 07 jari 759     private FloatMatrix getVariances(KMCluster[] clusters, FloatMatrix means) {
2 26 Feb 07 jari 760         final int rows = means.getRowDimension();
2 26 Feb 07 jari 761         final int columns = means.getColumnDimension();
2 26 Feb 07 jari 762         FloatMatrix variances = new FloatMatrix(rows, columns);
2 26 Feb 07 jari 763         for (int row=0; row<rows; row++) {
2 26 Feb 07 jari 764             for (int column=0; column<columns; column++) {
2 26 Feb 07 jari 765                 variances.set(row, column, getSampleVariance(clusters[row], column, means.get(row, column)));
2 26 Feb 07 jari 766             }
2 26 Feb 07 jari 767         }
2 26 Feb 07 jari 768         return variances;
2 26 Feb 07 jari 769     }
2 26 Feb 07 jari 770     
2 26 Feb 07 jari 771     private float getSampleNormalizedSum(KMCluster cluster, int column, float mean) {
2 26 Feb 07 jari 772         final int size = cluster.size();
2 26 Feb 07 jari 773         float sum = 0f;
2 26 Feb 07 jari 774         float value;
2 26 Feb 07 jari 775         validN = 0;
2 26 Feb 07 jari 776         for (int i=0; i<size; i++) {
2 26 Feb 07 jari 777             value = expMatrix.get(((Float)cluster.get(i)).intValue(), column);
2 26 Feb 07 jari 778             if (!Float.isNaN(value)) {
2 26 Feb 07 jari 779                 sum += Math.pow(value-mean, 2);
2 26 Feb 07 jari 780                 validN++;
2 26 Feb 07 jari 781             }
2 26 Feb 07 jari 782         }
2 26 Feb 07 jari 783         return sum;
2 26 Feb 07 jari 784     }
2 26 Feb 07 jari 785     
2 26 Feb 07 jari 786     private float getSampleVariance(KMCluster cluster, int column, float mean) {
2 26 Feb 07 jari 787         if(validN > 1)
2 26 Feb 07 jari 788             return(float)Math.sqrt(getSampleNormalizedSum(cluster, column, mean)/(float)(validN-1));
2 26 Feb 07 jari 789         else
2 26 Feb 07 jari 790             return 0f;
2 26 Feb 07 jari 791     }
2 26 Feb 07 jari 792     
2 26 Feb 07 jari 793
2 26 Feb 07 jari 794     
2 26 Feb 07 jari 795     /*private void printClusters(KMCluster[] clusters) {
2 26 Feb 07 jari 796         for (int i=0; i<clusters.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 797             clusters[i].getMean().print(5, 2);
2 26 Feb 07 jari 798         }
2 26 Feb 07 jari 799     }*/
2 26 Feb 07 jari 800 }

Generated on Thu Jul 20 09:25:32 2023 (UTC) by svndigest 0.11.2pre (dev build 1672)