mev-4.0.01/source/org/tigr/microarray/mev/cluster/gui/impl/svm/SVMGUI.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: SVMGUI.java,v $
2 26 Feb 07 jari 7  * $Revision: 1.9 $
2 26 Feb 07 jari 8  * $Date: 2006/03/24 15:51:53 $
2 26 Feb 07 jari 9  * $Author: eleanorahowe $
2 26 Feb 07 jari 10  * $State: Exp $
2 26 Feb 07 jari 11  */
2 26 Feb 07 jari 12
2 26 Feb 07 jari 13 package org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.svm;
2 26 Feb 07 jari 14
2 26 Feb 07 jari 15 import java.awt.Frame;
2 26 Feb 07 jari 16 import java.awt.event.ActionEvent;
2 26 Feb 07 jari 17 import java.awt.event.WindowEvent;
2 26 Feb 07 jari 18 import java.io.BufferedReader;
2 26 Feb 07 jari 19 import java.io.File;
2 26 Feb 07 jari 20 import java.io.FileInputStream;
2 26 Feb 07 jari 21 import java.io.IOException;
2 26 Feb 07 jari 22 import java.io.InputStreamReader;
2 26 Feb 07 jari 23 import java.util.ArrayList;
2 26 Feb 07 jari 24 import java.util.Arrays;
2 26 Feb 07 jari 25 import java.util.Vector;
2 26 Feb 07 jari 26
2 26 Feb 07 jari 27 import javax.swing.JFileChooser;
2 26 Feb 07 jari 28 import javax.swing.JOptionPane;
2 26 Feb 07 jari 29 import javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode;
2 26 Feb 07 jari 30
2 26 Feb 07 jari 31 import org.tigr.microarray.mev.TMEV;
2 26 Feb 07 jari 32 import org.tigr.microarray.mev.cluster.Cluster;
2 26 Feb 07 jari 33 import org.tigr.microarray.mev.cluster.Node;
2 26 Feb 07 jari 34 import org.tigr.microarray.mev.cluster.NodeList;
2 26 Feb 07 jari 35 import org.tigr.microarray.mev.cluster.NodeValue;
2 26 Feb 07 jari 36 import org.tigr.microarray.mev.cluster.NodeValueList;
2 26 Feb 07 jari 37 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AbortException;
2 26 Feb 07 jari 38 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AbstractAlgorithm;
2 26 Feb 07 jari 39 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.Algorithm;
2 26 Feb 07 jari 40 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmData;
2 26 Feb 07 jari 41 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmEvent;
2 26 Feb 07 jari 42 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmException;
2 26 Feb 07 jari 43 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmFactory;
2 26 Feb 07 jari 44 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmListener;
2 26 Feb 07 jari 45 import org.tigr.microarray.mev.cluster.algorithm.AlgorithmParameters;
2 26 Feb 07 jari 46 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.Experiment;
2 26 Feb 07 jari 47 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.IClusterGUI;
2 26 Feb 07 jari 48 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.IData;
2 26 Feb 07 jari 49 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.IDistanceMenu;
2 26 Feb 07 jari 50 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.IFramework;
2 26 Feb 07 jari 51 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.IViewer;
2 26 Feb 07 jari 52 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.LeafInfo;
2 26 Feb 07 jari 53 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.helpers.CentroidUserObject;
2 26 Feb 07 jari 54 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.dialogs.DialogListener;
2 26 Feb 07 jari 55 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.dialogs.Logger;
2 26 Feb 07 jari 56 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.dialogs.Monitor;
2 26 Feb 07 jari 57 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.hcl.HCLInitDialog;
2 26 Feb 07 jari 58 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.hcl.HCLTreeData;
2 26 Feb 07 jari 59 import org.tigr.microarray.mev.cluster.gui.impl.hcl.HCLViewer;
2 26 Feb 07 jari 60 import org.tigr.microarray.mev.script.scriptGUI.IScriptGUI;
2 26 Feb 07 jari 61 import org.tigr.util.FloatMatrix;
2 26 Feb 07 jari 62
2 26 Feb 07 jari 63 public class SVMGUI implements IClusterGUI, IScriptGUI {
2 26 Feb 07 jari 64     
2 26 Feb 07 jari 65     // GUI
2 26 Feb 07 jari 66     protected Frame parentFrame;
2 26 Feb 07 jari 67     private IFramework framework;
2 26 Feb 07 jari 68     protected IDistanceMenu menu;
2 26 Feb 07 jari 69     protected Logger logger;
2 26 Feb 07 jari 70     protected Monitor monitor;
2 26 Feb 07 jari 71     protected Listener listener;
2 26 Feb 07 jari 72     
2 26 Feb 07 jari 73     // Calculation stuff
2 26 Feb 07 jari 74     protected IData experiment;
2 26 Feb 07 jari 75     protected Algorithm algorithm;
2 26 Feb 07 jari 76     protected SVMData data = new SVMData();
2 26 Feb 07 jari 77     protected GeneralInfo info = new GeneralInfo();
2 26 Feb 07 jari 78     protected Experiment experimentMap;
2 26 Feb 07 jari 79     
2 26 Feb 07 jari 80     //Training data members
2 26 Feb 07 jari 81     private File SVMFile;
2 26 Feb 07 jari 82     private float[] Weights;
2 26 Feb 07 jari 83     private FloatMatrix trainingMatrix;
2 26 Feb 07 jari 84     private FloatMatrix kernelMatrix;
2 26 Feb 07 jari 85     private int[] classes;
2 26 Feb 07 jari 86     
2 26 Feb 07 jari 87     public static int TRAIN_AND_CLASSIFY = 0;
2 26 Feb 07 jari 88     public static int TRAIN_ONLY = 1;
2 26 Feb 07 jari 89     public static int CLASSIFY_ONLY = 2;
2 26 Feb 07 jari 90     public static int ONE_OUT_VALIDATION = 3;
2 26 Feb 07 jari 91     
2 26 Feb 07 jari 92     
2 26 Feb 07 jari 93     private int SVMMode = 0;
2 26 Feb 07 jari 94     private boolean classifyGenes;
2 26 Feb 07 jari 95     private FloatMatrix discriminantMatrix;
2 26 Feb 07 jari 96     private boolean stop = false;
2 26 Feb 07 jari 97     
2 26 Feb 07 jari 98     private boolean scripting = false;
2 26 Feb 07 jari 99     
2 26 Feb 07 jari 100     // Generic protocol for both SVM Train and SVM classify algorithms
2 26 Feb 07 jari 101     /** Creates an SVM algorithm
2 26 Feb 07 jari 102      * @param factory algorithm factory
2 26 Feb 07 jari 103      * @throws AlgorithmException
2 26 Feb 07 jari 104      */
2 26 Feb 07 jari 105     protected void createAlgorithm( AlgorithmFactory factory ) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 106         listener = new Listener();
2 26 Feb 07 jari 107         this.algorithm = factory.getAlgorithm("SVM");
2 26 Feb 07 jari 108         this.algorithm.addAlgorithmListener(listener);
2 26 Feb 07 jari 109     }
2 26 Feb 07 jari 110     
2 26 Feb 07 jari 111     /** Binds common parameters.
2 26 Feb 07 jari 112      * @param data AlgorithmData to mainitain pased parameters
2 26 Feb 07 jari 113      */
2 26 Feb 07 jari 114     protected void bindParams( AlgorithmData data ) {
2 26 Feb 07 jari 115         if(!scripting) {
2 26 Feb 07 jari 116             FloatMatrix matrix = this.experiment.getExperiment().getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 117             if(!this.data.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 118                 matrix = matrix.transpose();
2 26 Feb 07 jari 119             data.addMatrix("experiment", matrix);
2 26 Feb 07 jari 120         }        
2 26 Feb 07 jari 121        
2 26 Feb 07 jari 122         data.addParam("distance-factor", String.valueOf(1.0f)  );
2 26 Feb 07 jari 123         data.addParam("hcl-distance-absolute", String.valueOf( this.data.absoluteDistance ) );
2 26 Feb 07 jari 124         data.addParam("hcl-distance-function", String.valueOf( this.data.distanceFunction ) );
2 26 Feb 07 jari 125         
2 26 Feb 07 jari 126         data.addParam("constant", String.valueOf(this.data.constant));
2 26 Feb 07 jari 127         data.addParam("coefficient", String.valueOf( this.data.coefficient));
2 26 Feb 07 jari 128         data.addParam("power", String.valueOf( this.data.power ) );
2 26 Feb 07 jari 129     }
2 26 Feb 07 jari 130     
2 26 Feb 07 jari 131     
2 26 Feb 07 jari 132     /** Executes SVM and returns SVM result
2 26 Feb 07 jari 133      * @param framework Main IFramework
2 26 Feb 07 jari 134      * @throws AlgorithmException
2 26 Feb 07 jari 135      * @return Returns SVM result node
2 26 Feb 07 jari 136      */
2 26 Feb 07 jari 137     public DefaultMutableTreeNode execute(IFramework framework) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 138         //get basic objects for data and framework
2 26 Feb 07 jari 139         this.parentFrame = framework.getFrame();
2 26 Feb 07 jari 140         this.experiment = framework.getData();
2 26 Feb 07 jari 141         this.experimentMap = experiment.getExperiment();
2 26 Feb 07 jari 142         this.menu = framework.getDistanceMenu();
2 26 Feb 07 jari 143         this.framework = framework;
2 26 Feb 07 jari 144         
2 26 Feb 07 jari 145         DefaultMutableTreeNode svmNode = null;  //Result Node
2 26 Feb 07 jari 146         
2 26 Feb 07 jari 147         try {
2 26 Feb 07 jari 148             //create an algorithm, assigns algorithm to this.algorithm
2 26 Feb 07 jari 149             createAlgorithm( framework.getAlgorithmFactory() );
2 26 Feb 07 jari 150             
2 26 Feb 07 jari 151             //Make a new data structure for binding data and params
2 26 Feb 07 jari 152             AlgorithmData data = new AlgorithmData();
2 26 Feb 07 jari 153             
2 26 Feb 07 jari 154             //Determine sample set (exp or genes) and SVM process
2 26 Feb 07 jari 155             // (train and classify, just train, or just classify), sets SVMMode
2 26 Feb 07 jari 156             if(!selectSVMProcedure())
2 26 Feb 07 jari 157                 return null;
2 26 Feb 07 jari 158             
2 26 Feb 07 jari 159             if(SVMMode == TRAIN_AND_CLASSIFY){
2 26 Feb 07 jari 160                 //Set get data into float, run init dialog, read svc file or use class. editor
2 26 Feb 07 jari 161                 if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 162                     return null;
2 26 Feb 07 jari 163                 //bind training parameters into data
2 26 Feb 07 jari 164                 bindTrainingParams(data);
2 26 Feb 07 jari 165                 //Time start and execution of training
2 26 Feb 07 jari 166                 long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 167                 AlgorithmData trainingResult = this.algorithm.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 168                 long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 169                 //build training result, attach to node
2 26 Feb 07 jari 170                 getTrainingResults( trainingResult );
2 26 Feb 07 jari 171                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 172                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - genes");
2 26 Feb 07 jari 173                 else
2 26 Feb 07 jari 174                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - samples");
2 26 Feb 07 jari 175                 svmNode.add( createTrainingGUIResult());  //add traing result viewer
2 26 Feb 07 jari 176                 
2 26 Feb 07 jari 177                 //classify
2 26 Feb 07 jari 178                 createAlgorithm( framework.getAlgorithmFactory() );  //get a fresh SVM
2 26 Feb 07 jari 179                 
2 26 Feb 07 jari 180                 //classification parameters already set, weights and data and primary params for kernel
2 26 Feb 07 jari 181                 bindClassificationParams(data);
2 26 Feb 07 jari 182
2 26 Feb 07 jari 183                 start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 184                 AlgorithmData classificationResult = this.algorithm.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 185                 time += System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 186                 getClassificationResults( classificationResult );
2 26 Feb 07 jari 187                 info.time = time;
2 26 Feb 07 jari 188                 info.function = menu.getFunctionName( this.data.distanceFunction ); //SVMData 
2 26 Feb 07 jari 189                 
2 26 Feb 07 jari 190                 svmNode.add( createClassificationGUIResult() );   //add class. viewer
2 26 Feb 07 jari 191                 svmNode.add( createSVMExpressionViews( classificationResult, classes));  //add expression image viewer
2 26 Feb 07 jari 192                 if(this.data.calculateHCL)
2 26 Feb 07 jari 193                     svmNode.add(createHierarchicalTreeViews(classificationResult.getCluster("cluster"), classificationResult));
2 26 Feb 07 jari 194                 createSVMCentroidViews(classificationResult, svmNode); //add centroid and expression graphs
2 26 Feb 07 jari 195                 createInfoView(classificationResult, svmNode);
2 26 Feb 07 jari 196                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 197             }
2 26 Feb 07 jari 198             
2 26 Feb 07 jari 199             else if(SVMMode == TRAIN_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 200                 if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 201                     return null;
2 26 Feb 07 jari 202                 bindTrainingParams(data);
2 26 Feb 07 jari 203                 long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 204                 AlgorithmData trainingResult = this.algorithm.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 205                 long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 206                 getTrainingResults( trainingResult );
2 26 Feb 07 jari 207                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 208                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - genes");
2 26 Feb 07 jari 209                 else
2 26 Feb 07 jari 210                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - samples");
2 26 Feb 07 jari 211                 svmNode.add( createTrainingGUIResult() );
2 26 Feb 07 jari 212                 info.time = time;
2 26 Feb 07 jari 213                 int function = this.data.distanceFunction;
2 26 Feb 07 jari 214                 info.function = menu.getFunctionName( function );
2 26 Feb 07 jari 215                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 216             }
2 26 Feb 07 jari 217             
2 26 Feb 07 jari 218             else if(SVMMode == CLASSIFY_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 219                 if (!initClassificationParams())
2 26 Feb 07 jari 220                     return null;
2 26 Feb 07 jari 221                 bindClassificationParams(data);
2 26 Feb 07 jari 222                 long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 223                 AlgorithmData classificationResult = this.algorithm.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 224                 long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 225                 getClassificationResults( classificationResult );
2 26 Feb 07 jari 226                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 227                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - genes");
2 26 Feb 07 jari 228                 else
2 26 Feb 07 jari 229                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - samples");
2 26 Feb 07 jari 230                 info.time = time;
2 26 Feb 07 jari 231                 int function = this.data.distanceFunction;
2 26 Feb 07 jari 232                 info.function = menu.getFunctionName( function );
2 26 Feb 07 jari 233                 svmNode.add( createClassificationGUIResult() );
2 26 Feb 07 jari 234                 svmNode.add( createViewers(classificationResult) );     //Experiment viewers based on pos/neg without prior knowledge of init. class.
2 26 Feb 07 jari 235                 if(this.data.calculateHCL)
2 26 Feb 07 jari 236                     svmNode.add(createHierarchicalTreeViews(classificationResult.getCluster("cluster"), classificationResult));
2 26 Feb 07 jari 237                 createSVMCentroidViews(classificationResult, svmNode);  //append centroid and exp. viewers
2 26 Feb 07 jari 238                 createInfoView(classificationResult, svmNode);
2 26 Feb 07 jari 239                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 240             }
2 26 Feb 07 jari 241             
2 26 Feb 07 jari 242             else if(SVMMode == ONE_OUT_VALIDATION){
2 26 Feb 07 jari 243                 int iter;
2 26 Feb 07 jari 244                 int n;
2 26 Feb 07 jari 245                 int initClass;
2 26 Feb 07 jari 246                 int numberOfNonNeutrals;
2 26 Feb 07 jari 247                 FloatMatrix cumDiscriminantMatrix;
2 26 Feb 07 jari 248                 int [] iterationScores;
2 26 Feb 07 jari 249                 int [] elementScores;
2 26 Feb 07 jari 250                 
2 26 Feb 07 jari 251                 if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 252                     return null;
2 26 Feb 07 jari 253                 
2 26 Feb 07 jari 254                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 255                     n = this.experimentMap.getNumberOfGenes();
2 26 Feb 07 jari 256                 else
2 26 Feb 07 jari 257                     n = this.experimentMap.getNumberOfSamples();
2 26 Feb 07 jari 258                 
2 26 Feb 07 jari 259                 cumDiscriminantMatrix = new FloatMatrix(n,2);
2 26 Feb 07 jari 260                 numberOfNonNeutrals = getNumberOfNonNeutrals();
2 26 Feb 07 jari 261                 iterationScores = new int[n];
2 26 Feb 07 jari 262                 elementScores = new int[n];
2 26 Feb 07 jari 263                 for(int i = 0; i < n; i++)
2 26 Feb 07 jari 264                     elementScores[i] = 0;
2 26 Feb 07 jari 265                 
2 26 Feb 07 jari 266                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 267                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM Val. - genes");
2 26 Feb 07 jari 268                 else
2 26 Feb 07 jari 269                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM Val. - samples");
2 26 Feb 07 jari 270                 
2 26 Feb 07 jari 271                 for(iter = 0; iter < n; iter++){
2 26 Feb 07 jari 272                     initClass = classes[iter];
2 26 Feb 07 jari 273                     classes[iter] = 0;
2 26 Feb 07 jari 274                     
2 26 Feb 07 jari 275                     //bind training parameters into data
2 26 Feb 07 jari 276                     bindTrainingParams(data);
2 26 Feb 07 jari 277                     
2 26 Feb 07 jari 278                     //Time start and execution of training
2 26 Feb 07 jari 279                     long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 280                     AlgorithmData trainingResult = this.algorithm.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 281                     long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 282                     //build training result, attach to node
2 26 Feb 07 jari 283                     getTrainingResults( trainingResult );
2 26 Feb 07 jari 284                     
2 26 Feb 07 jari 285                     //    svmNode.add( createTrainingGUIResult());  //add traing result viewer
2 26 Feb 07 jari 286                     
2 26 Feb 07 jari 287                     //classify
2 26 Feb 07 jari 288                     createAlgorithm( framework.getAlgorithmFactory() );  //get a fresh SVM
2 26 Feb 07 jari 289                     
2 26 Feb 07 jari 290                     //classification parameters already set, weights and data and primary params for kernel
2 26 Feb 07 jari 291                     bindClassificationParams(data);
2 26 Feb 07 jari 292                     start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 293                     AlgorithmData classificationResult = this.algorithm.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 294                     time += System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 295                     getClassificationResults( classificationResult );
2 26 Feb 07 jari 296                     
2 26 Feb 07 jari 297                     accumulateResult(cumDiscriminantMatrix, iter); // get cumulative result
2 26 Feb 07 jari 298                     
2 26 Feb 07 jari 299                     classes[iter] = initClass;  //restore initial classification
2 26 Feb 07 jari 300                     
2 26 Feb 07 jari 301                     getNumberOfCorrectPlacements(iterationScores, elementScores, iter);
2 26 Feb 07 jari 302                 }
2 26 Feb 07 jari 303                                 
2 26 Feb 07 jari 304                 DefaultMutableTreeNode root = new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("SVM One-out Validation",
2 26 Feb 07 jari 305                 new SVMOneOutViewer(experiment.getExperiment(), cumDiscriminantMatrix, this.data.classifyGenes, this.classes, elementScores, iterationScores, numberOfNonNeutrals)));
2 26 Feb 07 jari 306                 svmNode.add(root);
2 26 Feb 07 jari 307                 
2 26 Feb 07 jari 308                 AlgorithmData cumulativeData = constructCumulativeResult(cumDiscriminantMatrix);                
2 26 Feb 07 jari 309                 
2 26 Feb 07 jari 310                 svmNode.add( createSVMExpressionViews( cumulativeData, classes));  //add expression image viewer
2 26 Feb 07 jari 311                 if(this.data.calculateHCL){
2 26 Feb 07 jari 312                     try{
2 26 Feb 07 jari 313                         calculateHCL(cumulativeData, cumDiscriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 314                         svmNode.add(createHierarchicalTreeViews(cumulativeData.getCluster("cluster"), cumulativeData));
2 26 Feb 07 jari 315                     }catch (Exception e){ }
2 26 Feb 07 jari 316                 }
2 26 Feb 07 jari 317                 createSVMCentroidViews(cumulativeData, svmNode); //add centroid and expression graphs
2 26 Feb 07 jari 318                 createInfoView(cumulativeData, svmNode);
2 26 Feb 07 jari 319                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 320                 
2 26 Feb 07 jari 321             }
2 26 Feb 07 jari 322             
2 26 Feb 07 jari 323             return svmNode;
2 26 Feb 07 jari 324         } finally {
2 26 Feb 07 jari 325             if (algorithm != null) {
2 26 Feb 07 jari 326                 algorithm.removeAlgorithmListener(listener);
2 26 Feb 07 jari 327             }
2 26 Feb 07 jari 328             if (monitor != null) monitor.dispose();
2 26 Feb 07 jari 329             if (logger != null) logger.dispose();
2 26 Feb 07 jari 330         }
2 26 Feb 07 jari 331     }
2 26 Feb 07 jari 332     
2 26 Feb 07 jari 333     
2 26 Feb 07 jari 334     
2 26 Feb 07 jari 335     public AlgorithmData getScriptParameters(IFramework framework) {
2 26 Feb 07 jari 336         //get basic objects for data and framework
2 26 Feb 07 jari 337         this.scripting = true;
2 26 Feb 07 jari 338         this.parentFrame = framework.getFrame();
2 26 Feb 07 jari 339         this.experiment = framework.getData();
2 26 Feb 07 jari 340         this.experimentMap = experiment.getExperiment();
2 26 Feb 07 jari 341         this.menu = framework.getDistanceMenu();
2 26 Feb 07 jari 342         this.framework = framework;
2 26 Feb 07 jari 343         
2 26 Feb 07 jari 344         //Make a new data structure for binding data and params
2 26 Feb 07 jari 345         AlgorithmData data = new AlgorithmData();
2 26 Feb 07 jari 346         
2 26 Feb 07 jari 347         //Determine sample set (exp or genes) and SVM process
2 26 Feb 07 jari 348         // (train and classify, just train, or just classify), sets SVMMode
2 26 Feb 07 jari 349         if(!selectSVMProcedure())
2 26 Feb 07 jari 350             return null;
2 26 Feb 07 jari 351         
2 26 Feb 07 jari 352         if(SVMMode == TRAIN_AND_CLASSIFY){
2 26 Feb 07 jari 353             //Set get data into float, run init dialog, read svc file or use class. editor
2 26 Feb 07 jari 354             if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 355                 return null;
2 26 Feb 07 jari 356             //bind training parameters into data
2 26 Feb 07 jari 357             bindTrainingParams(data);
2 26 Feb 07 jari 358             //classification parameters already set, weights and data and primary params for kernel
2 26 Feb 07 jari 359             bindClassificationParams(data);
2 26 Feb 07 jari 360             
2 26 Feb 07 jari 361             data.addParam("mode", String.valueOf(TRAIN_AND_CLASSIFY));
2 26 Feb 07 jari 362             
2 26 Feb 07 jari 363             // alg name
2 26 Feb 07 jari 364             data.addParam("name", "SVM");
2 26 Feb 07 jari 365             
2 26 Feb 07 jari 366             // alg type
2 26 Feb 07 jari 367             if(classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 368                 data.addParam("alg-type", "cluster-genes");
2 26 Feb 07 jari 369             else
2 26 Feb 07 jari 370                 data.addParam("alg-type", "cluster-experiments");
2 26 Feb 07 jari 371             
2 26 Feb 07 jari 372             // output class
2 26 Feb 07 jari 373             data.addParam("output-class", "partition-output");
2 26 Feb 07 jari 374             
2 26 Feb 07 jari 375             //output nodes
2 26 Feb 07 jari 376             String [] outputNodes = new String[2];
2 26 Feb 07 jari 377             outputNodes[0] = "Positives";
2 26 Feb 07 jari 378             outputNodes[1] = "Negatives";
2 26 Feb 07 jari 379             
2 26 Feb 07 jari 380             data.addStringArray("output-nodes", outputNodes);
2 26 Feb 07 jari 381             
2 26 Feb 07 jari 382             return data;
2 26 Feb 07 jari 383         }
2 26 Feb 07 jari 384         
2 26 Feb 07 jari 385         else if(SVMMode == TRAIN_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 386             if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 387                 return null;
2 26 Feb 07 jari 388             bindTrainingParams(data);
2 26 Feb 07 jari 389             
2 26 Feb 07 jari 390             data.addParam("mode", String.valueOf(TRAIN_ONLY));
2 26 Feb 07 jari 391             
2 26 Feb 07 jari 392             // alg name
2 26 Feb 07 jari 393             data.addParam("name", "SVM");
2 26 Feb 07 jari 394             
2 26 Feb 07 jari 395             // alg type
2 26 Feb 07 jari 396             if(classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 397                 data.addParam("alg-type", "cluster-genes");
2 26 Feb 07 jari 398             else
2 26 Feb 07 jari 399                 data.addParam("alg-type", "cluster-experiments");
2 26 Feb 07 jari 400             
2 26 Feb 07 jari 401             // output class
2 26 Feb 07 jari 402             data.addParam("output-class", "partition-output");
2 26 Feb 07 jari 403             
2 26 Feb 07 jari 404             //output nodes
2 26 Feb 07 jari 405             String [] outputNodes = new String[1];
2 26 Feb 07 jari 406             outputNodes[0] = "Training Weights Output";
2 26 Feb 07 jari 407             
2 26 Feb 07 jari 408             data.addStringArray("output-nodes", outputNodes);
2 26 Feb 07 jari 409             
2 26 Feb 07 jari 410             return data;
2 26 Feb 07 jari 411         }
2 26 Feb 07 jari 412         
2 26 Feb 07 jari 413         else if(SVMMode == CLASSIFY_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 414             if (!initClassificationParams())
2 26 Feb 07 jari 415                 return null;
2 26 Feb 07 jari 416             bindClassificationParams(data);
2 26 Feb 07 jari 417             
2 26 Feb 07 jari 418             data.addParam("mode", String.valueOf(CLASSIFY_ONLY));
2 26 Feb 07 jari 419             
2 26 Feb 07 jari 420             // alg name
2 26 Feb 07 jari 421             data.addParam("name", "SVM");
2 26 Feb 07 jari 422             
2 26 Feb 07 jari 423             // alg type
2 26 Feb 07 jari 424             if(classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 425                 data.addParam("alg-type", "cluster-genes");
2 26 Feb 07 jari 426             else
2 26 Feb 07 jari 427                 data.addParam("alg-type", "cluster-experiments");
2 26 Feb 07 jari 428             
2 26 Feb 07 jari 429             // output class
2 26 Feb 07 jari 430             data.addParam("output-class", "partition-output");
2 26 Feb 07 jari 431             
2 26 Feb 07 jari 432             //output nodes
2 26 Feb 07 jari 433             String [] outputNodes = new String[2];
2 26 Feb 07 jari 434             outputNodes[0] = "Positives";
2 26 Feb 07 jari 435             outputNodes[1] = "Negatives";
2 26 Feb 07 jari 436             
2 26 Feb 07 jari 437             data.addStringArray("output-nodes", outputNodes);
2 26 Feb 07 jari 438             
2 26 Feb 07 jari 439             return data;
2 26 Feb 07 jari 440         }
2 26 Feb 07 jari 441         
2 26 Feb 07 jari 442         else if(SVMMode == ONE_OUT_VALIDATION){
2 26 Feb 07 jari 443             if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 444                 return null;
2 26 Feb 07 jari 445             
2 26 Feb 07 jari 446             //bind training parameters into data
2 26 Feb 07 jari 447             bindTrainingParams(data);
2 26 Feb 07 jari 448             bindClassificationParams(data);
2 26 Feb 07 jari 449             
2 26 Feb 07 jari 450             data.addParam("mode", String.valueOf(ONE_OUT_VALIDATION));
2 26 Feb 07 jari 451             
2 26 Feb 07 jari 452             // alg name
2 26 Feb 07 jari 453             data.addParam("name", "SVM");
2 26 Feb 07 jari 454             
2 26 Feb 07 jari 455             // alg type
2 26 Feb 07 jari 456             if(classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 457                 data.addParam("alg-type", "cluster-genes");
2 26 Feb 07 jari 458             else
2 26 Feb 07 jari 459                 data.addParam("alg-type", "cluster-experiments");
2 26 Feb 07 jari 460             
2 26 Feb 07 jari 461             // output class
2 26 Feb 07 jari 462             data.addParam("output-class", "partition-output");
2 26 Feb 07 jari 463             
2 26 Feb 07 jari 464             //output nodes
2 26 Feb 07 jari 465             String [] outputNodes = new String[2];
2 26 Feb 07 jari 466             outputNodes[0] = "Positives";
2 26 Feb 07 jari 467             outputNodes[1] = "Negatives";
2 26 Feb 07 jari 468             
2 26 Feb 07 jari 469             data.addStringArray("output-nodes", outputNodes);
2 26 Feb 07 jari 470             
2 26 Feb 07 jari 471             return data;
2 26 Feb 07 jari 472         }
2 26 Feb 07 jari 473         return data;
2 26 Feb 07 jari 474     }
2 26 Feb 07 jari 475     
2 26 Feb 07 jari 476     public DefaultMutableTreeNode executeScript(IFramework framework, AlgorithmData algData, Experiment experiment) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 477         
2 26 Feb 07 jari 478         //get basic objects for data and framework
2 26 Feb 07 jari 479         this.SVMMode = algData.getParams().getInt("mode");
2 26 Feb 07 jari 480         
2 26 Feb 07 jari 481         //set fields
2 26 Feb 07 jari 482         rebuildSVMData(algData);
2 26 Feb 07 jari 483         
2 26 Feb 07 jari 484         this.parentFrame = framework.getFrame();
2 26 Feb 07 jari 485         this.experiment = framework.getData();
2 26 Feb 07 jari 486         this.experimentMap = experiment;
2 26 Feb 07 jari 487         this.menu = framework.getDistanceMenu();
2 26 Feb 07 jari 488         this.framework = framework;
2 26 Feb 07 jari 489         
2 26 Feb 07 jari 490         this.data.classifyGenes = algData.getParams().getBoolean("classify-genes");
2 26 Feb 07 jari 491         this.classifyGenes = this.data.classifyGenes;
2 26 Feb 07 jari 492         
2 26 Feb 07 jari 493         trainingMatrix = experiment.getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 494         if(this.data.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 495             algData.addMatrix("training", trainingMatrix);
2 26 Feb 07 jari 496         else
2 26 Feb 07 jari 497             algData.addMatrix("training", trainingMatrix.transpose());
2 26 Feb 07 jari 498         
2 26 Feb 07 jari 499         
2 26 Feb 07 jari 500         FloatMatrix matrix = experiment.getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 501         if(!this.data.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 502             matrix = matrix.transpose();
2 26 Feb 07 jari 503         algData.addMatrix("experiment", matrix);
2 26 Feb 07 jari 504         this.classes = algData.getIntArray("classes");
2 26 Feb 07 jari 505         
2 26 Feb 07 jari 506         DefaultMutableTreeNode svmNode = null;  //Result Node
2 26 Feb 07 jari 507         
2 26 Feb 07 jari 508         showLogger("SVM Log Window");
2 26 Feb 07 jari 509         
2 26 Feb 07 jari 510         try {
2 26 Feb 07 jari 511             //create an algorithm, assigns algorithm to this.algorithm
2 26 Feb 07 jari 512             createAlgorithm( framework.getAlgorithmFactory() );
2 26 Feb 07 jari 513             
2 26 Feb 07 jari 514             if(SVMMode == TRAIN_AND_CLASSIFY){
2 26 Feb 07 jari 515                 bindParams(algData);
2 26 Feb 07 jari 516                 algData.addParam("is-classify", String.valueOf(false));
2 26 Feb 07 jari 517                 
2 26 Feb 07 jari 518                 //Time start and execution of training
2 26 Feb 07 jari 519                 long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 520                 AlgorithmData trainingResult = this.algorithm.execute(algData);
2 26 Feb 07 jari 521                 long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 522                 //build training result, attach to node
2 26 Feb 07 jari 523                 getTrainingResults( trainingResult );
2 26 Feb 07 jari 524                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 525                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - genes");
2 26 Feb 07 jari 526                 else
2 26 Feb 07 jari 527                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - samples");
2 26 Feb 07 jari 528                 svmNode.add( createTrainingGUIResult());  //add traing result viewer
2 26 Feb 07 jari 529                 
2 26 Feb 07 jari 530                 //classify
2 26 Feb 07 jari 531                 createAlgorithm( framework.getAlgorithmFactory() );  //get a fresh SVM
2 26 Feb 07 jari 532                 
2 26 Feb 07 jari 533                 //classification parameters already set, weights and data and primary params for kernel
2 26 Feb 07 jari 534                 bindClassificationParams(algData);
2 26 Feb 07 jari 535                 algData.addParam("is-classify", String.valueOf(true));
2 26 Feb 07 jari 536                 
2 26 Feb 07 jari 537                 start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 538                 AlgorithmData classificationResult = this.algorithm.execute(algData);
2 26 Feb 07 jari 539                 time += System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 540                 getClassificationResults( classificationResult );
2 26 Feb 07 jari 541                 info.time = time;
2 26 Feb 07 jari 542                 
2 26 Feb 07 jari 543                 info.function = framework.getDistanceMenu().getFunctionName( this.data.distanceFunction );
2 26 Feb 07 jari 544                 
2 26 Feb 07 jari 545                 svmNode.add( createClassificationGUIResult() );   //add class. viewer
2 26 Feb 07 jari 546                 svmNode.add( createSVMExpressionViews( classificationResult, classes));  //add expression image viewer
2 26 Feb 07 jari 547                 if(this.data.calculateHCL)
2 26 Feb 07 jari 548                     svmNode.add(createHierarchicalTreeViews(classificationResult.getCluster("cluster"), classificationResult));
2 26 Feb 07 jari 549                 createSVMCentroidViews(classificationResult, svmNode); //add centroid and expression graphs
2 26 Feb 07 jari 550                 createInfoView(classificationResult, svmNode);
2 26 Feb 07 jari 551                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 552             }
2 26 Feb 07 jari 553             
2 26 Feb 07 jari 554             else if(SVMMode == TRAIN_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 555               //  if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 556               //      return null;
2 26 Feb 07 jari 557                 bindParams(algData);
2 26 Feb 07 jari 558                 algData.addParam("is-classify", String.valueOf(false));
2 26 Feb 07 jari 559                 
2 26 Feb 07 jari 560                 long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 561                 AlgorithmData trainingResult = this.algorithm.execute(algData);
2 26 Feb 07 jari 562                 long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 563                 getTrainingResults( trainingResult );
2 26 Feb 07 jari 564                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 565                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - genes");
2 26 Feb 07 jari 566                 else
2 26 Feb 07 jari 567                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - samples");
2 26 Feb 07 jari 568                 svmNode.add( createTrainingGUIResult() );
2 26 Feb 07 jari 569                 info.time = time;
2 26 Feb 07 jari 570                 int function = menu.getDistanceFunction();
2 26 Feb 07 jari 571                 info.function = menu.getFunctionName( function );
2 26 Feb 07 jari 572                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 573             }
2 26 Feb 07 jari 574             
2 26 Feb 07 jari 575             else if(SVMMode == CLASSIFY_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 576               //  if (!initClassificationParams())
2 26 Feb 07 jari 577                //     return null;
2 26 Feb 07 jari 578                 this.Weights = algData.getMatrix("weights").A[0];
2 26 Feb 07 jari 579                 bindClassificationParams(algData);
2 26 Feb 07 jari 580                 long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 581                 AlgorithmData classificationResult = this.algorithm.execute(algData);
2 26 Feb 07 jari 582                 long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 583                 getClassificationResults( classificationResult );
2 26 Feb 07 jari 584                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 585                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - genes");
2 26 Feb 07 jari 586                 else
2 26 Feb 07 jari 587                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM - samples");
2 26 Feb 07 jari 588                 info.time = time;
2 26 Feb 07 jari 589                 int function = menu.getDistanceFunction();
2 26 Feb 07 jari 590                 info.function = menu.getFunctionName( function );
2 26 Feb 07 jari 591                 svmNode.add( createClassificationGUIResult() );
2 26 Feb 07 jari 592                 svmNode.add( createViewers(classificationResult) );     //Experiment viewers based on pos/neg without prior knowledge of init. class.
2 26 Feb 07 jari 593                 if(this.data.calculateHCL)
2 26 Feb 07 jari 594                     svmNode.add(createHierarchicalTreeViews(classificationResult.getCluster("cluster"), classificationResult));
2 26 Feb 07 jari 595                 createSVMCentroidViews(classificationResult, svmNode);  //append centroid and exp. viewers
2 26 Feb 07 jari 596                 createInfoView(classificationResult, svmNode);
2 26 Feb 07 jari 597                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 598             }
2 26 Feb 07 jari 599             
2 26 Feb 07 jari 600             else if(SVMMode == ONE_OUT_VALIDATION){
2 26 Feb 07 jari 601                 int iter;
2 26 Feb 07 jari 602                 int n;
2 26 Feb 07 jari 603                 int initClass;
2 26 Feb 07 jari 604                 int numberOfNonNeutrals;
2 26 Feb 07 jari 605                 FloatMatrix cumDiscriminantMatrix;
2 26 Feb 07 jari 606                 int [] iterationScores;
2 26 Feb 07 jari 607                 int [] elementScores;
2 26 Feb 07 jari 608                 
2 26 Feb 07 jari 609                 if (!initTrainingParams())
2 26 Feb 07 jari 610                     return null;
2 26 Feb 07 jari 611                 
2 26 Feb 07 jari 612                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 613                     n = this.experimentMap.getNumberOfGenes();
2 26 Feb 07 jari 614                 else
2 26 Feb 07 jari 615                     n = this.experimentMap.getNumberOfSamples();
2 26 Feb 07 jari 616                 
2 26 Feb 07 jari 617                 cumDiscriminantMatrix = new FloatMatrix(n,2);
2 26 Feb 07 jari 618                 numberOfNonNeutrals = getNumberOfNonNeutrals();
2 26 Feb 07 jari 619                 iterationScores = new int[n];
2 26 Feb 07 jari 620                 elementScores = new int[n];
2 26 Feb 07 jari 621                 for(int i = 0; i < n; i++)
2 26 Feb 07 jari 622                     elementScores[i] = 0;
2 26 Feb 07 jari 623                 
2 26 Feb 07 jari 624                 if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 625                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM Val. - genes");
2 26 Feb 07 jari 626                 else
2 26 Feb 07 jari 627                     svmNode = new DefaultMutableTreeNode("SVM Val. - samples");
2 26 Feb 07 jari 628                 
2 26 Feb 07 jari 629                 for(iter = 0; iter < n; iter++){
2 26 Feb 07 jari 630                     initClass = classes[iter];
2 26 Feb 07 jari 631                     classes[iter] = 0;
2 26 Feb 07 jari 632                     
2 26 Feb 07 jari 633                     //bind training parameters into data
2 26 Feb 07 jari 634                     bindTrainingParams(algData);
2 26 Feb 07 jari 635                     
2 26 Feb 07 jari 636                     //Time start and execution of training
2 26 Feb 07 jari 637                     long start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 638                     AlgorithmData trainingResult = this.algorithm.execute(algData);
2 26 Feb 07 jari 639                     long time = System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 640                     //build training result, attach to node
2 26 Feb 07 jari 641                     getTrainingResults( trainingResult );
2 26 Feb 07 jari 642                     
2 26 Feb 07 jari 643                     //    svmNode.add( createTrainingGUIResult());  //add traing result viewer
2 26 Feb 07 jari 644                     
2 26 Feb 07 jari 645                     //classify
2 26 Feb 07 jari 646                     createAlgorithm( framework.getAlgorithmFactory() );  //get a fresh SVM
2 26 Feb 07 jari 647                     
2 26 Feb 07 jari 648                     //classification parameters already set, weights and data and primary params for kernel
2 26 Feb 07 jari 649                     bindClassificationParams(algData);
2 26 Feb 07 jari 650                     start = System.currentTimeMillis();
2 26 Feb 07 jari 651                     AlgorithmData classificationResult = this.algorithm.execute(algData);
2 26 Feb 07 jari 652                     time += System.currentTimeMillis() - start;
2 26 Feb 07 jari 653                     getClassificationResults( classificationResult );
2 26 Feb 07 jari 654                     
2 26 Feb 07 jari 655                     accumulateResult(cumDiscriminantMatrix, iter); // get cumulative result
2 26 Feb 07 jari 656                     
2 26 Feb 07 jari 657                     classes[iter] = initClass;  //restore initial classification
2 26 Feb 07 jari 658                     
2 26 Feb 07 jari 659                     getNumberOfCorrectPlacements(iterationScores, elementScores, iter);
2 26 Feb 07 jari 660                 }
2 26 Feb 07 jari 661                                      
2 26 Feb 07 jari 662                 DefaultMutableTreeNode root = new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("SVM One-out Validation",
2 26 Feb 07 jari 663                 //new SVMOneOutViewer( framework, this.experiment, this.data, cumDiscriminantMatrix, info, this.data.classifyGenes, this.classes, elementScores, iterationScores, numberOfNonNeutrals)));                
2 26 Feb 07 jari 664                 new SVMOneOutViewer(this.experiment.getExperiment(), cumDiscriminantMatrix, this.data.classifyGenes, this.classes, elementScores, iterationScores, numberOfNonNeutrals)));                
2 26 Feb 07 jari 665                 svmNode.add(root);
2 26 Feb 07 jari 666                  
2 26 Feb 07 jari 667                 AlgorithmData cumulativeData = constructCumulativeResult(cumDiscriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 668                 
2 26 Feb 07 jari 669                 svmNode.add( createSVMExpressionViews( cumulativeData, classes));  //add expression image viewer
2 26 Feb 07 jari 670                 if(this.data.calculateHCL){
2 26 Feb 07 jari 671                     try{
2 26 Feb 07 jari 672                         calculateHCL(cumulativeData, cumDiscriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 673                         svmNode.add(createHierarchicalTreeViews(cumulativeData.getCluster("cluster"), cumulativeData));
2 26 Feb 07 jari 674                     }catch (Exception e){ }
2 26 Feb 07 jari 675                 }
2 26 Feb 07 jari 676                 createSVMCentroidViews(cumulativeData, svmNode); //add centroid and expression graphs
2 26 Feb 07 jari 677                 createInfoView(cumulativeData, svmNode);
2 26 Feb 07 jari 678                 addSVMParameterNode(svmNode);
2 26 Feb 07 jari 679                 
2 26 Feb 07 jari 680             }
2 26 Feb 07 jari 681             
2 26 Feb 07 jari 682             return svmNode;
2 26 Feb 07 jari 683         } finally {
2 26 Feb 07 jari 684             if (algorithm != null) {
2 26 Feb 07 jari 685                 algorithm.removeAlgorithmListener(listener);
2 26 Feb 07 jari 686             }
2 26 Feb 07 jari 687             if (monitor != null) monitor.dispose();
2 26 Feb 07 jari 688             if (logger != null) logger.dispose();
2 26 Feb 07 jari 689         }
2 26 Feb 07 jari 690     }
2 26 Feb 07 jari 691     
2 26 Feb 07 jari 692     private void rebuildSVMData(AlgorithmData algData) {
2 26 Feb 07 jari 693         AlgorithmParameters params = algData.getParams();
2 26 Feb 07 jari 694         
2 26 Feb 07 jari 695         this.data.constant = params.getFloat("constant");
2 26 Feb 07 jari 696         this.data.coefficient = params.getFloat("coefficient"); 
2 26 Feb 07 jari 697         this.data.power = params.getFloat("power");
2 26 Feb 07 jari 698
2 26 Feb 07 jari 699         //skip training params if classification from file, params won't be in algData
2 26 Feb 07 jari 700         if(this.SVMMode != SVMGUI.CLASSIFY_ONLY) {
2 26 Feb 07 jari 701             this.data.diagonalFactor = params.getFloat("diagonal-factor");
2 26 Feb 07 jari 702             this.data.convergenceThreshold = params.getFloat("convergence-threshold"); 
2 26 Feb 07 jari 703             this.data.radial = params.getBoolean("radial");
2 26 Feb 07 jari 704             this.data.normalize = params.getBoolean("normalize");
2 26 Feb 07 jari 705             this.data.widthFactor = params.getFloat("width-factor");        
2 26 Feb 07 jari 706             this.data.constrainWeights = params.getBoolean("constrain-weights");
2 26 Feb 07 jari 707             this.data.positiveConstraint = params.getFloat("positive-constraint");
2 26 Feb 07 jari 708             this.data.negativeConstraint = params.getFloat("negative-constraint");
2 26 Feb 07 jari 709         }
2 26 Feb 07 jari 710         this.data.useEditor = params.getBoolean("used-classification-editor"); 
2 26 Feb 07 jari 711         if(!this.data.useEditor) { 
2 26 Feb 07 jari 712             String fileName = params.getString("classification-file-name");
2 26 Feb 07 jari 713             if(fileName != null)
2 26 Feb 07 jari 714                 this.data.classificationFile = new File(fileName);
2 26 Feb 07 jari 715         }
2 26 Feb 07 jari 716         
2 26 Feb 07 jari 717         this.data.classifyGenes = params.getBoolean("classify-genes"); 
2 26 Feb 07 jari 718         this.data.calculateHCL = params.getBoolean("calculate-hcl");
2 26 Feb 07 jari 719         if(this.data.calculateHCL) {
2 26 Feb 07 jari 720             this.data.calcSampleHCL = params.getBoolean("calculate-samples-hcl");
2 26 Feb 07 jari 721             this.data.calcGeneHCL = params.getBoolean("calculate-genes-hcl");
2 26 Feb 07 jari 722             this.data.hclMethod = params.getInt("linkage-method");
2 26 Feb 07 jari 723         }
2 26 Feb 07 jari 724         this.data.distanceFunction = params.getInt("hcl-distance-function");
2 26 Feb 07 jari 725         this.data.absoluteDistance = params.getBoolean("hcl-absolute-distance");
2 26 Feb 07 jari 726     }
2 26 Feb 07 jari 727     
2 26 Feb 07 jari 728     
2 26 Feb 07 jari 729     private AlgorithmData constructCumulativeResult(FloatMatrix discriminantMatrix){
2 26 Feb 07 jari 730         AlgorithmData result = new AlgorithmData();
2 26 Feb 07 jari 731         result.addMatrix("experiment", this.experimentMap.getMatrix());
2 26 Feb 07 jari 732         result.addMatrix("discriminant", discriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 733         result.addIntArray("positives", getPositives(discriminantMatrix));
2 26 Feb 07 jari 734         result.addIntArray("negatives", getNegatives(discriminantMatrix));
2 26 Feb 07 jari 735         FloatMatrix means = getMeans(discriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 736         result.addMatrix("means", means);
2 26 Feb 07 jari 737         result.addMatrix("variances", getVariance(discriminantMatrix, means));
2 26 Feb 07 jari 738         return result;
2 26 Feb 07 jari 739     }
2 26 Feb 07 jari 740     
2 26 Feb 07 jari 741     private void getNumberOfCorrectPlacements(int [] placements, int [] elementAccuracy, int index){
2 26 Feb 07 jari 742         int clazz;
2 26 Feb 07 jari 743         int n = 0;
2 26 Feb 07 jari 744         
2 26 Feb 07 jari 745         for(int i = 0; i < discriminantMatrix.getRowDimension(); i++){
2 26 Feb 07 jari 746             clazz = (int)discriminantMatrix.get(i,0);
2 26 Feb 07 jari 747             if(clazz == classes[i]){
2 26 Feb 07 jari 748                 elementAccuracy[i]++;
2 26 Feb 07 jari 749                 n++;
2 26 Feb 07 jari 750             }
2 26 Feb 07 jari 751         }
2 26 Feb 07 jari 752         placements[index] = n;
2 26 Feb 07 jari 753     }
2 26 Feb 07 jari 754     
2 26 Feb 07 jari 755     
2 26 Feb 07 jari 756     /**
2 26 Feb 07 jari 757      * Selection of working on genes or experiments, and SVMMode, train, classify, or both.
2 26 Feb 07 jari 758      * @return Returns true if SVM is classifying genes
2 26 Feb 07 jari 759      */
2 26 Feb 07 jari 760     private boolean selectSVMProcedure(){
2 26 Feb 07 jari 761         SVMProcessInitDialog dialog = new SVMProcessInitDialog( this.parentFrame, true );
2 26 Feb 07 jari 762         if (dialog.showModal() != JOptionPane.OK_OPTION)
2 26 Feb 07 jari 763             return false;
2 26 Feb 07 jari 764         else{
2 26 Feb 07 jari 765             classifyGenes = dialog.isEvaluateGenesSelected();
2 26 Feb 07 jari 766             this.data.classifyGenes = classifyGenes;
2 26 Feb 07 jari 767             SVMMode = dialog.getSVMProcessSelection();
2 26 Feb 07 jari 768             this.data.calculateHCL = dialog.getHCLSelection();
2 26 Feb 07 jari 769             
2 26 Feb 07 jari 770             if(this.data.calculateHCL){
2 26 Feb 07 jari 771                 IDistanceMenu menu = framework.getDistanceMenu();
2 26 Feb 07 jari 772                 
2 26 Feb 07 jari 773                 HCLInitDialog hcl_dialog = new HCLInitDialog(framework.getFrame(), menu.getFunctionName(menu.getDistanceFunction()), menu.isAbsoluteDistance(), true);
2 26 Feb 07 jari 774                 
2 26 Feb 07 jari 775                 if (hcl_dialog.showModal() == JOptionPane.OK_OPTION) {
2 26 Feb 07 jari 776                     this.data.hclMethod = hcl_dialog.getMethod();
2 26 Feb 07 jari 777                     this.data.calcSampleHCL = hcl_dialog.isClusterExperiments();
2 26 Feb 07 jari 778                     this.data.calcGeneHCL = hcl_dialog.isClusterGenes();
2 26 Feb 07 jari 779                     this.data.distanceFunction = hcl_dialog.getDistanceMetric();
2 26 Feb 07 jari 780                     this.data.absoluteDistance = hcl_dialog.getAbsoluteSelection();
2 26 Feb 07 jari 781                 }
2 26 Feb 07 jari 782                 else
2 26 Feb 07 jari 783                     this.data.calculateHCL = false;  //changed mind about HCL
2 26 Feb 07 jari 784             }
2 26 Feb 07 jari 785             return true;
2 26 Feb 07 jari 786         }
2 26 Feb 07 jari 787     }
2 26 Feb 07 jari 788     
2 26 Feb 07 jari 789     
2 26 Feb 07 jari 790     /***************************************************************************************************
2 26 Feb 07 jari 791      *
2 26 Feb 07 jari 792      *    Training Init code.
2 26 Feb 07 jari 793      */
2 26 Feb 07 jari 794     
2 26 Feb 07 jari 795     /**
2 26 Feb 07 jari 796      * Parameters initialization.
2 26 Feb 07 jari 797      * @throws AlgorithmException
2 26 Feb 07 jari 798      * @return Returns true if successful
2 26 Feb 07 jari 799      */
2 26 Feb 07 jari 800     protected boolean initTrainingParams() {//throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 801         trainingMatrix =  experiment.getExperiment().getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 802         kernelMatrix = null;
2 26 Feb 07 jari 803         //data.distanceFunction =  menu.getDistanceFunction();
2 26 Feb 07 jari 804         //if (data.distanceFunction == Algorithm.DEFAULT)
2 26 Feb 07 jari 805        //     data.distanceFunction  = Algorithm.EUCLIDEAN; //this applies to HCL on SVM result
2 26 Feb 07 jari 806         //SVM kernal uses dot product on normalized vectors
2 26 Feb 07 jari 807         
2 26 Feb 07 jari 808         SVMInitDialog dialog = new SVMInitDialog( this.parentFrame, this.data  );
2 26 Feb 07 jari 809         
2 26 Feb 07 jari 810         if (dialog.showModal() != JOptionPane.OK_OPTION)
2 26 Feb 07 jari 811             return false;
2 26 Feb 07 jari 812         this.data = dialog.getData();
2 26 Feb 07 jari 813         if(classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 814             classes = new int[trainingMatrix.getRowDimension()];
2 26 Feb 07 jari 815         else{
2 26 Feb 07 jari 816             classes = new int[trainingMatrix.getColumnDimension()];
2 26 Feb 07 jari 817         }
2 26 Feb 07 jari 818         
2 26 Feb 07 jari 819         if(!scripting)
2 26 Feb 07 jari 820             showLogger("SVM Log Window");
2 26 Feb 07 jari 821         if(this.data.useEditor){
2 26 Feb 07 jari 822             SVMClassificationEditor editor = new SVMClassificationEditor(framework, this.data.classifyGenes);
2 26 Feb 07 jari 823     
2 26 Feb 07 jari 824             if(!scripting)
2 26 Feb 07 jari 825                 logger.append("Using Classification Editor\n");//            editor.show();
2 26 Feb 07 jari 826             
2 26 Feb 07 jari 827             editor.setVisible(true);
2 26 Feb 07 jari 828             //editor.show();
2 26 Feb 07 jari 829             //  while(editor.isVisible()){
2 26 Feb 07 jari 830             // wait until done
2 26 Feb 07 jari 831             //  }
2 26 Feb 07 jari 832             if(editor.formCanceled()){
2 26 Feb 07 jari 833                 System.out.println("form canceled!!!");
2 26 Feb 07 jari 834                 return false;
2 26 Feb 07 jari 835             }
2 26 Feb 07 jari 836             classes = editor.getClassification();
2 26 Feb 07 jari 837         }
2 26 Feb 07 jari 838         else{
2 26 Feb 07 jari 839             logger.append("Reading classification file\n");
2 26 Feb 07 jari 840             if (!readSVCFile())
2 26 Feb 07 jari 841                 return false;
2 26 Feb 07 jari 842         }
2 26 Feb 07 jari 843         return true;
2 26 Feb 07 jari 844     }
2 26 Feb 07 jari 845     
2 26 Feb 07 jari 846     
2 26 Feb 07 jari 847     /**
2 26 Feb 07 jari 848      * Reads an SVC classification file. Sets classes.
2 26 Feb 07 jari 849      * @return Returns true if read is successful and correct
2 26 Feb 07 jari 850      */
2 26 Feb 07 jari 851     private boolean readSVCFile() {
2 26 Feb 07 jari 852         String WorkString="";
2 26 Feb 07 jari 853         String Dummy;
2 26 Feb 07 jari 854         String Value;
2 26 Feb 07 jari 855         int Position=0;
2 26 Feb 07 jari 856         int CurrentGene;
2 26 Feb 07 jari 857         boolean ReturnValue=false;
2 26 Feb 07 jari 858         BufferedReader in=null;
2 26 Feb 07 jari 859         try {
2 26 Feb 07 jari 860             in = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(data.classificationFile.getPath())));
2 26 Feb 07 jari 861             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 862             if (Dummy!=null) {
2 26 Feb 07 jari 863                 WorkString=Dummy;
2 26 Feb 07 jari 864                 Position=WorkString.indexOf(9);
2 26 Feb 07 jari 865                 WorkString=WorkString.substring(Position+1,WorkString.length());
2 26 Feb 07 jari 866                 Value=WorkString;
2 26 Feb 07 jari 867                 //int i=0;
2 26 Feb 07 jari 868             }
2 26 Feb 07 jari 869             CurrentGene=0;
2 26 Feb 07 jari 870             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 871             while (Dummy != null) {
2 26 Feb 07 jari 872                 WorkString=Dummy;
2 26 Feb 07 jari 873                 WorkString = WorkString.substring(WorkString.indexOf(9)+1); //chop index
2 26 Feb 07 jari 874                 Position=WorkString.indexOf(9); //WorkString starts with -1 or 1 (init. class.)
2 26 Feb 07 jari 875                 Value=WorkString.substring(0,Position);
2 26 Feb 07 jari 876                 WorkString=WorkString.substring(Position+1,WorkString.length());
2 26 Feb 07 jari 877                 CurrentGene++;
2 26 Feb 07 jari 878                 /* TODO
2 26 Feb 07 jari 879                 if (Value.compareTo( experiment.getMatrix().GetUniqueID(CurrentGene-1))!=0) {
2 26 Feb 07 jari 880                     JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, "Unique ID does not fit in line "+CurrentGene,"Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 881                     break;
2 26 Feb 07 jari 882                 }
2 26 Feb 07 jari 883                  */
2 26 Feb 07 jari 884                 if ((Value.compareTo("1")*Value.compareTo("-1"))!=0) {
2 26 Feb 07 jari 885                     JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, "Value not Element of [1,-1] in line "+CurrentGene,"Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 886                     break;
2 26 Feb 07 jari 887                 } else {
2 26 Feb 07 jari 888                     classes[CurrentGene-1]=Integer.parseInt(Value);
2 26 Feb 07 jari 889                 }
2 26 Feb 07 jari 890                 Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 891             }
2 26 Feb 07 jari 892             if (this.classifyGenes && CurrentGene !=  this.experimentMap.getNumberOfGenes()) {
2 26 Feb 07 jari 893                 JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, "Number of Genes to classify does not match current data set!","Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 894             }
2 26 Feb 07 jari 895             else if(!this.classifyGenes && CurrentGene != this.experimentMap.getNumberOfSamples()){
2 26 Feb 07 jari 896                 JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, "Number of Experiments to classify does not match current data set!","Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 897             }
2 26 Feb 07 jari 898             else {
2 26 Feb 07 jari 899                 ReturnValue=true;
2 26 Feb 07 jari 900             }
2 26 Feb 07 jari 901         } catch (IOException e) {
2 26 Feb 07 jari 902             JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, "Can not read file "+data.classificationFile.getPath()+"!","Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 903         };
2 26 Feb 07 jari 904         return ReturnValue;
2 26 Feb 07 jari 905     }
2 26 Feb 07 jari 906     
2 26 Feb 07 jari 907     
2 26 Feb 07 jari 908     /**
2 26 Feb 07 jari 909      * Binds parameters required for SVM Training
2 26 Feb 07 jari 910      * @param data Holds parameters for SVM training
2 26 Feb 07 jari 911      */
2 26 Feb 07 jari 912     protected void bindTrainingParams( AlgorithmData data ) {
2 26 Feb 07 jari 913         bindParams( data );
2 26 Feb 07 jari 914         data.addParam("is-classify", String.valueOf(false));
2 26 Feb 07 jari 915         data.addParam("hcl-distance-function", String.valueOf( this.data.distanceFunction ) );
2 26 Feb 07 jari 916         data.addIntArray("classes", classes);
2 26 Feb 07 jari 917         data.addParam("seed", String.valueOf( this.data.seed));
2 26 Feb 07 jari 918         data.addParam("normalize", String.valueOf(this.data.normalize));
2 26 Feb 07 jari 919         data.addParam("radial", String.valueOf(this.data.radial));
2 26 Feb 07 jari 920         data.addParam("width-factor", String.valueOf(this.data.widthFactor));
2 26 Feb 07 jari 921         data.addParam("positive-diagonal", String.valueOf(this.data.positiveDiagonal));
2 26 Feb 07 jari 922         data.addParam("negative-diagonal", String.valueOf(this.data.negativeDiagonal));
2 26 Feb 07 jari 923         data.addParam("diagonal-factor", String.valueOf(this.data.diagonalFactor));
2 26 Feb 07 jari 924         data.addParam("positive-constraint", String.valueOf(this.data.positiveConstraint));
2 26 Feb 07 jari 925         data.addParam("negative-constraint", String.valueOf(this.data.negativeConstraint));
2 26 Feb 07 jari 926         data.addParam("convergence-threshold", String.valueOf(this.data.convergenceThreshold));
2 26 Feb 07 jari 927         data.addParam("constrain-weights", String.valueOf(this.data.constrainWeights));
2 26 Feb 07 jari 928         
2 26 Feb 07 jari 929         data.addParam("used-classification-editor", String.valueOf(this.data.useEditor));
2 26 Feb 07 jari 930         if(!this.data.useEditor && this.data.classificationFile != null)
2 26 Feb 07 jari 931             data.addParam("classification-file-name", this.data.classificationFile.getName());
2 26 Feb 07 jari 932         
2 26 Feb 07 jari 933         data.addParam("classify-genes", String.valueOf(classifyGenes));
2 26 Feb 07 jari 934     }
2 26 Feb 07 jari 935     
2 26 Feb 07 jari 936     /**
2 26 Feb 07 jari 937      * Extracts results from traing run. (Weights)
2 26 Feb 07 jari 938      * @param result Holds SVM training results
2 26 Feb 07 jari 939      */
2 26 Feb 07 jari 940     protected void getTrainingResults( AlgorithmData result ) {
2 26 Feb 07 jari 941         FloatMatrix weightsMatrix = result.getMatrix("weights");
2 26 Feb 07 jari 942         Weights = weightsMatrix.getColumnPackedCopy();
2 26 Feb 07 jari 943     }
2 26 Feb 07 jari 944     
2 26 Feb 07 jari 945     
2 26 Feb 07 jari 946     /**
2 26 Feb 07 jari 947      * Creates svm train result.
2 26 Feb 07 jari 948      */
2 26 Feb 07 jari 949     protected DefaultMutableTreeNode createTrainingGUIResult() {
2 26 Feb 07 jari 950         DefaultMutableTreeNode root =  new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("SVM Training Result",
2 26 Feb 07 jari 951       //new SVMTrainViewer( framework, experiment, experimentMap, data, Weights, info, this.data.classifyGenes )));
2 26 Feb 07 jari 952         new SVMTrainViewer( experiment.getExperiment(), Weights, this.data.classifyGenes, data)));
2 26 Feb 07 jari 953         return root;
2 26 Feb 07 jari 954     }
2 26 Feb 07 jari 955     
2 26 Feb 07 jari 956     
2 26 Feb 07 jari 957     /**
2 26 Feb 07 jari 958      *
2 26 Feb 07 jari 959      * Code for Classification
2 26 Feb 07 jari 960      * @throws AlgorithmException
2 26 Feb 07 jari 961      * @return Returns true if initialization of parameters was successful
2 26 Feb 07 jari 962      */
2 26 Feb 07 jari 963     
2 26 Feb 07 jari 964     protected boolean initClassificationParams() {//throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 965        // data.distanceFunction =  menu.getDistanceFunction();
2 26 Feb 07 jari 966      //   if (data.distanceFunction == Algorithm.DEFAULT)
2 26 Feb 07 jari 967      //      data.distanceFunction  = Algorithm.EUCLIDEAN; //this applies to HCL on SVM result
2 26 Feb 07 jari 968         //SVM kernal uses dot product on normalized vectors
2 26 Feb 07 jari 969         
2 26 Feb 07 jari 970         final JFileChooser fc = new JFileChooser(TMEV.getFile("data/svm"));
2 26 Feb 07 jari 971         fc.addChoosableFileFilter(new SVMFileFilter());
2 26 Feb 07 jari 972         fc.setFileView(new SVMFileView());
2 26 Feb 07 jari 973         int returnVal = fc.showOpenDialog( parentFrame );
2 26 Feb 07 jari 974         if (returnVal == JFileChooser.APPROVE_OPTION) {
2 26 Feb 07 jari 975             SVMFile = fc.getSelectedFile();
2 26 Feb 07 jari 976             if(!scripting)
2 26 Feb 07 jari 977                 showLogger("SVM Classify Log Window");
2 26 Feb 07 jari 978         } else
2 26 Feb 07 jari 979             return false;
2 26 Feb 07 jari 980
2 26 Feb 07 jari 981         if(!scripting)
2 26 Feb 07 jari 982             logger.append("Reading SVM file\n");
2 26 Feb 07 jari 983         
2 26 Feb 07 jari 984         try {
2 26 Feb 07 jari 985             if(!ReadSVMFile())
2 26 Feb 07 jari 986                 return false;
2 26 Feb 07 jari 987         } catch (Exception e) {
2 26 Feb 07 jari 988             return false;
2 26 Feb 07 jari 989         }
2 26 Feb 07 jari 990         return true;
2 26 Feb 07 jari 991     }
2 26 Feb 07 jari 992     
2 26 Feb 07 jari 993     
2 26 Feb 07 jari 994     /**
2 26 Feb 07 jari 995      * Reads svm file.  Populates Weights array
2 26 Feb 07 jari 996      * @throws Exception
2 26 Feb 07 jari 997      * @return Returns true if read is successful
2 26 Feb 07 jari 998      */
2 26 Feb 07 jari 999     public boolean ReadSVMFile() throws Exception {
2 26 Feb 07 jari 1000         BufferedReader in;
2 26 Feb 07 jari 1001         String Dummy=new String();
2 26 Feb 07 jari 1002         String WorkString=new String();
2 26 Feb 07 jari 1003         String Value=new String();
2 26 Feb 07 jari 1004         int Position;
2 26 Feb 07 jari 1005         int NumberOfGenes;
2 26 Feb 07 jari 1006         int NumberOfSamples;
2 26 Feb 07 jari 1007         
2 26 Feb 07 jari 1008         try {
2 26 Feb 07 jari 1009             in = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(SVMFile)));
2 26 Feb 07 jari 1010             
2 26 Feb 07 jari 1011             NumberOfGenes = this.experimentMap.getNumberOfGenes();
2 26 Feb 07 jari 1012             NumberOfSamples = this.experimentMap.getNumberOfSamples();
2 26 Feb 07 jari 1013             in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1014             
2 26 Feb 07 jari 1015             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1016             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1017             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1018             data.constant=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1019             
2 26 Feb 07 jari 1020             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1021             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1022             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1023             data.coefficient=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1024             
2 26 Feb 07 jari 1025             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1026             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1027             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1028             data.power=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1029             
2 26 Feb 07 jari 1030             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1031             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1032             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1033             data.diagonalFactor=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1034             
2 26 Feb 07 jari 1035             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1036             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1037             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1038             data.convergenceThreshold=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1039             
2 26 Feb 07 jari 1040             //in.readLine(); //normalize bool
2 26 Feb 07 jari 1041             //Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1042             //Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1043             //Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1044             //data.normalize=Boolean.valueOf(Value).booleanValue();
2 26 Feb 07 jari 1045             
2 26 Feb 07 jari 1046             //in.readLine(); //radial bool
2 26 Feb 07 jari 1047             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1048             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1049             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1050             data.radial=Boolean.valueOf(Value).booleanValue();
2 26 Feb 07 jari 1051             
2 26 Feb 07 jari 1052             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1053             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1054             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1055             data.widthFactor=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1056             
2 26 Feb 07 jari 1057             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1058             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1059             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1060             data.constrainWeights=Boolean.valueOf(Value).booleanValue();
2 26 Feb 07 jari 1061             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1062             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1063             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1064             data.positiveConstraint=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1065             
2 26 Feb 07 jari 1066             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1067             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1068             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1069             data.negativeConstraint=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1070             
2 26 Feb 07 jari 1071             in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1072             //in.readLine(); //skip execution time
2 26 Feb 07 jari 1073             
2 26 Feb 07 jari 1074             Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1075             Position=Dummy.indexOf(":");
2 26 Feb 07 jari 1076             Value=Dummy.substring(Position+2,Dummy.length());
2 26 Feb 07 jari 1077             data.objective1=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1078             
2 26 Feb 07 jari 1079             in.readLine();    //read blank row
2 26 Feb 07 jari 1080             in.readLine(); //read data header
2 26 Feb 07 jari 1081             
2 26 Feb 07 jari 1082             if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 1083                 Weights=new float[NumberOfGenes];
2 26 Feb 07 jari 1084             else
2 26 Feb 07 jari 1085                 Weights=new float[NumberOfSamples];
2 26 Feb 07 jari 1086             
2 26 Feb 07 jari 1087             //ready to read weights
2 26 Feb 07 jari 1088             
2 26 Feb 07 jari 1089             for (int i=0; i<Weights.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 1090                 Dummy=in.readLine();
2 26 Feb 07 jari 1091                 WorkString=Dummy;
2 26 Feb 07 jari 1092                 Position=WorkString.indexOf(9);
2 26 Feb 07 jari 1093                 Value=WorkString.substring(0,Position);
2 26 Feb 07 jari 1094                 Weights[i]=Float.valueOf(Value).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1095             }
2 26 Feb 07 jari 1096             
2 26 Feb 07 jari 1097             if(in.readLine() != null){
2 26 Feb 07 jari 1098                 JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, SVMFile.getPath()+" has an incorrect number of weight values for current data set.", "Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 1099                 return false;
2 26 Feb 07 jari 1100             }
2 26 Feb 07 jari 1101             
2 26 Feb 07 jari 1102         } catch (Exception e2) {
2 26 Feb 07 jari 1103             e2.printStackTrace();
2 26 Feb 07 jari 1104             JOptionPane.showMessageDialog(parentFrame, "Can not read file "+SVMFile.getPath()+"!","Error", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
2 26 Feb 07 jari 1105             throw e2;
2 26 Feb 07 jari 1106         }
2 26 Feb 07 jari 1107         return true;
2 26 Feb 07 jari 1108     }
2 26 Feb 07 jari 1109     
2 26 Feb 07 jari 1110     
2 26 Feb 07 jari 1111     
2 26 Feb 07 jari 1112     /**
2 26 Feb 07 jari 1113      * Binds parameters from the specified data.
2 26 Feb 07 jari 1114      * @param data Maintains parameters for SVM classification
2 26 Feb 07 jari 1115      */
2 26 Feb 07 jari 1116     protected void bindClassificationParams( AlgorithmData data ) {
2 26 Feb 07 jari 1117         bindParams( data );     //already done
2 26 Feb 07 jari 1118         data.addParam("is-classify", String.valueOf(true));
2 26 Feb 07 jari 1119         if(!scripting) {
2 26 Feb 07 jari 1120             if(this.SVMMode == SVMGUI.CLASSIFY_ONLY)
2 26 Feb 07 jari 1121                 trainingMatrix = this.experiment.getExperiment().getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 1122             if(this.data.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 1123                 data.addMatrix("training", trainingMatrix);
2 26 Feb 07 jari 1124             else
2 26 Feb 07 jari 1125                 data.addMatrix("training", trainingMatrix.transpose());
2 26 Feb 07 jari 1126         }
2 26 Feb 07 jari 1127         if(this.Weights != null)
2 26 Feb 07 jari 1128             data.addMatrix("weights", new FloatMatrix(Weights, 1));  //weights already set by Training
2 26 Feb 07 jari 1129         data.addParam("classify-genes", String.valueOf(classifyGenes));
2 26 Feb 07 jari 1130         if(this.data.calculateHCL){
2 26 Feb 07 jari 1131             data.addParam("calculate-hcl", String.valueOf(this.data.calculateHCL));
2 26 Feb 07 jari 1132             data.addParam("calculate-genes-hcl", String.valueOf(this.data.calcGeneHCL));
2 26 Feb 07 jari 1133             data.addParam("calculate-samples-hcl", String.valueOf(this.data.calcSampleHCL));
2 26 Feb 07 jari 1134             data.addParam("linkage-method", String.valueOf(this.data.hclMethod));
2 26 Feb 07 jari 1135             data.addParam("hcl-distance-fucntion", String.valueOf(this.data.distanceFunction));
2 26 Feb 07 jari 1136             data.addParam("hcl-absolute-distance", String.valueOf(this.data.absoluteDistance));
2 26 Feb 07 jari 1137         }
2 26 Feb 07 jari 1138     }
2 26 Feb 07 jari 1139     
2 26 Feb 07 jari 1140     /**
2 26 Feb 07 jari 1141      * Extracts classification result
2 26 Feb 07 jari 1142      * @param result Holds SVM classification results
2 26 Feb 07 jari 1143      */
2 26 Feb 07 jari 1144     protected void getClassificationResults( AlgorithmData result ) {
2 26 Feb 07 jari 1145         discriminantMatrix = result.getMatrix("discriminant");
2 26 Feb 07 jari 1146     }
2 26 Feb 07 jari 1147     
2 26 Feb 07 jari 1148     
2 26 Feb 07 jari 1149     /**
2 26 Feb 07 jari 1150      * Creates analysis result to be inserted into the framework tree node.
2 26 Feb 07 jari 1151      * @return Node containing <CODE>SVMClassifyViewer</CODE>
2 26 Feb 07 jari 1152      */
2 26 Feb 07 jari 1153     protected DefaultMutableTreeNode createClassificationGUIResult() {
2 26 Feb 07 jari 1154         DefaultMutableTreeNode root = new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("SVM Classification Result",
2 26 Feb 07 jari 1155        // new SVMClassifyViewer( framework, experiment, data, discriminantMatrix, info, this.data.classifyGenes )));
2 26 Feb 07 jari 1156             new SVMClassifyViewer(experiment.getExperiment(), discriminantMatrix, this.data.classifyGenes)));
2 26 Feb 07 jari 1157         return root;
2 26 Feb 07 jari 1158     }
2 26 Feb 07 jari 1159     
2 26 Feb 07 jari 1160     /**
2 26 Feb 07 jari 1161      * Creates viewers folowing classification
2 26 Feb 07 jari 1162      * @param result Holds svm classification result
2 26 Feb 07 jari 1163      * @return contains result viewers
2 26 Feb 07 jari 1164      */
2 26 Feb 07 jari 1165     protected DefaultMutableTreeNode createViewers(AlgorithmData result){
2 26 Feb 07 jari 1166         DefaultMutableTreeNode node = new DefaultMutableTreeNode("Expression Images");
2 26 Feb 07 jari 1167         int [][] classIndices = getClassificationIndices(result.getIntArray("positives"), result.getIntArray("negatives"));
2 26 Feb 07 jari 1168         IViewer expViewer;
2 26 Feb 07 jari 1169         if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 1170             expViewer = new SVMExperimentViewer(this.experimentMap, classIndices);
2 26 Feb 07 jari 1171         else
2 26 Feb 07 jari 1172             expViewer = new SVMExperimentClusterViewer(this.experimentMap, classIndices);
2 26 Feb 07 jari 1173         node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positives", expViewer, new Integer(0))));
2 26 Feb 07 jari 1174         node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negatives", expViewer, new Integer(1))));
2 26 Feb 07 jari 1175         return node;
2 26 Feb 07 jari 1176     }
2 26 Feb 07 jari 1177     
2 26 Feb 07 jari 1178     
2 26 Feb 07 jari 1179     /**
2 26 Feb 07 jari 1180      *  Creates viewers following svm train and classify.
2 26 Feb 07 jari 1181      */
2 26 Feb 07 jari 1182     protected DefaultMutableTreeNode createSVMExpressionViews(AlgorithmData result, int [] classification){
2 26 Feb 07 jari 1183         int [] pos = result.getIntArray("positives");
2 26 Feb 07 jari 1184         int [] neg = result.getIntArray("negatives");
2 26 Feb 07 jari 1185         
2 26 Feb 07 jari 1186         int [][] truePositives = getTruePositives(pos, classification);
2 26 Feb 07 jari 1187         int [][] falseNegatives = getFalseNegatives(pos, classification);
2 26 Feb 07 jari 1188         int [][] falsePositives = getFalsePositives(neg, classification);
2 26 Feb 07 jari 1189         int [][] trueNegatives = getTrueNegatives(neg, classification);
2 26 Feb 07 jari 1190         
2 26 Feb 07 jari 1191         DefaultMutableTreeNode node = new DefaultMutableTreeNode("Expression Images");
2 26 Feb 07 jari 1192         
2 26 Feb 07 jari 1193         if(this.classifyGenes){
2 26 Feb 07 jari 1194             SVMDiscriminantExperimentViewer viewer = new SVMDiscriminantExperimentViewer(experimentMap, getOrderedClassIndices(truePositives[0], falseNegatives[0], falsePositives[0], trueNegatives[0]),
2 26 Feb 07 jari 1195             truePositives != null ? truePositives[0].length : 0,
2 26 Feb 07 jari 1196             falsePositives != null ? falsePositives[0].length : 0,
2 26 Feb 07 jari 1197             getDiscriminants(pos, neg), null, this.classifyGenes);
2 26 Feb 07 jari 1198             
2 26 Feb 07 jari 1199             node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positives", viewer, new Integer(0))));
2 26 Feb 07 jari 1200             node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negatives", viewer, new Integer(1))));
2 26 Feb 07 jari 1201         }
2 26 Feb 07 jari 1202         else{
2 26 Feb 07 jari 1203             //Classify Experiments
2 26 Feb 07 jari 1204             int [] posSamplesOrder = result.getIntArray("positve-samples-order");
2 26 Feb 07 jari 1205             int [] negSamplesOrder = result.getIntArray("negative-samples-order");
2 26 Feb 07 jari 1206             SVMExperimentClusterViewer viewer = new SVMExperimentClusterViewer(experimentMap, getClassificationIndices(pos, neg));
2 26 Feb 07 jari 1207             
2 26 Feb 07 jari 1208             node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positive Experiments", viewer, new Integer(0))));
2 26 Feb 07 jari 1209             node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negative Experiments", viewer, new Integer(1))));
2 26 Feb 07 jari 1210         }
2 26 Feb 07 jari 1211         
2 26 Feb 07 jari 1212         return node;
2 26 Feb 07 jari 1213     }
2 26 Feb 07 jari 1214     
2 26 Feb 07 jari 1215     protected  void createInfoView(AlgorithmData result, DefaultMutableTreeNode node){
2 26 Feb 07 jari 1216         int [] pos = result.getIntArray("positives");
2 26 Feb 07 jari 1217         int [] neg = result.getIntArray("negatives");
2 26 Feb 07 jari 1218         SVMInfoViewer viewer;
2 26 Feb 07 jari 1219         if(SVMMode == SVMGUI.CLASSIFY_ONLY){
2 26 Feb 07 jari 1220             viewer = new SVMInfoViewer(pos.length, neg.length, this.classifyGenes, this.SVMMode);
2 26 Feb 07 jari 1221             
2 26 Feb 07 jari 1222         }
2 26 Feb 07 jari 1223         
2 26 Feb 07 jari 1224         else{
2 26 Feb 07 jari 1225             int [][] truePositives = getTruePositives(pos, classes);
2 26 Feb 07 jari 1226             int [][] falseNegatives = getFalseNegatives(pos, classes);
2 26 Feb 07 jari 1227             int [][] falsePositives = getFalsePositives(neg, classes);
2 26 Feb 07 jari 1228             int [][] trueNegatives = getTrueNegatives(neg, classes);
2 26 Feb 07 jari 1229             
2 26 Feb 07 jari 1230             int numPosRecruitedFromNeutrals = 0;
2 26 Feb 07 jari 1231             int numNegRecruitedFromNeutrals = 0;
2 26 Feb 07 jari 1232             int numPosExamples = getNumberOfPositiveExamples(classes);
2 26 Feb 07 jari 1233             int numNegExamples = getNumberOfNegativeExamples(classes);
2 26 Feb 07 jari 1234             
2 26 Feb 07 jari 1235             //If neutrals exist
2 26 Feb 07 jari 1236             if((classes.length - numPosExamples) - numNegExamples > 0){
2 26 Feb 07 jari 1237                 numPosRecruitedFromNeutrals = getNumPosRecFromNeutrals(pos, classes);
2 26 Feb 07 jari 1238                 numNegRecruitedFromNeutrals = getNumNegRecFromNeutrals(neg, classes);
2 26 Feb 07 jari 1239             }
2 26 Feb 07 jari 1240             
2 26 Feb 07 jari 1241             viewer = new SVMInfoViewer( numPosExamples, numNegExamples, (classes.length - numPosExamples) - numNegExamples,
2 26 Feb 07 jari 1242             pos.length, truePositives[0].length, falseNegatives[0].length, neg.length, trueNegatives[0].length, falsePositives[0].length,
2 26 Feb 07 jari 1243             numPosRecruitedFromNeutrals, numNegRecruitedFromNeutrals, this.classifyGenes, this.SVMMode);
2 26 Feb 07 jari 1244         }
2 26 Feb 07 jari 1245         
2 26 Feb 07 jari 1246         node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Classification Information", viewer)));
2 26 Feb 07 jari 1247     }
2 26 Feb 07 jari 1248     
2 26 Feb 07 jari 1249     /** Creates SVM Centroid viewes
2 26 Feb 07 jari 1250      */
2 26 Feb 07 jari 1251     private DefaultMutableTreeNode createSVMCentroidViews(AlgorithmData result, DefaultMutableTreeNode root){
2 26 Feb 07 jari 1252         DefaultMutableTreeNode centNode = new DefaultMutableTreeNode("Centroid Graphs");
2 26 Feb 07 jari 1253         DefaultMutableTreeNode expNode = new DefaultMutableTreeNode("Expression Graphs");
2 26 Feb 07 jari 1254         float [][] means;
2 26 Feb 07 jari 1255         float [][] vars;
2 26 Feb 07 jari 1256         
2 26 Feb 07 jari 1257         int [][] clusters = this.getClassificationIndices(result.getIntArray("positives"), result.getIntArray("negatives"));
2 26 Feb 07 jari 1258         if(this.classifyGenes){
2 26 Feb 07 jari 1259             SVMCentroidViewer viewer = new SVMCentroidViewer(this.experimentMap, clusters);
2 26 Feb 07 jari 1260             means = result.getMatrix("means").A;
2 26 Feb 07 jari 1261             vars = result.getMatrix("variances").A;
2 26 Feb 07 jari 1262             viewer.setMeans(means);
2 26 Feb 07 jari 1263             viewer.setVariances(vars);
2 26 Feb 07 jari 1264             SVMCentroidsViewer multiviewer = new SVMCentroidsViewer(this.experimentMap, clusters);
2 26 Feb 07 jari 1265             multiviewer.setMeans(means);
2 26 Feb 07 jari 1266             multiviewer.setVariances(vars);
2 26 Feb 07 jari 1267             expNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positives", viewer, new CentroidUserObject(0, CentroidUserObject.VALUES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1268             expNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negatives", viewer, new CentroidUserObject(1, CentroidUserObject.VALUES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1269             expNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Both Groups", multiviewer, new Integer(CentroidUserObject.VALUES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1270             centNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positives", viewer, new CentroidUserObject(0, CentroidUserObject.VARIANCES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1271             centNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negatives", viewer, new CentroidUserObject(1, CentroidUserObject.VARIANCES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1272             centNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Both Groups", multiviewer, new Integer(CentroidUserObject.VARIANCES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1273             root.add(centNode);
2 26 Feb 07 jari 1274             root.add(expNode);
2 26 Feb 07 jari 1275             return root;
2 26 Feb 07 jari 1276         } else{
2 26 Feb 07 jari 1277             SVMExperimentClusterCentroidViewer viewer = new SVMExperimentClusterCentroidViewer(this.experimentMap, clusters);
2 26 Feb 07 jari 1278             means = result.getMatrix("means").A;
2 26 Feb 07 jari 1279             vars = result.getMatrix("variances").A;
2 26 Feb 07 jari 1280             viewer.setMeans(means);
2 26 Feb 07 jari 1281             viewer.setVariances(vars);
2 26 Feb 07 jari 1282             SVMExperimentClusterCentroidsViewer multiviewer = new SVMExperimentClusterCentroidsViewer(this.experimentMap, clusters);
2 26 Feb 07 jari 1283             multiviewer.setMeans(means);
2 26 Feb 07 jari 1284             multiviewer.setVariances(vars);
2 26 Feb 07 jari 1285             expNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positives", viewer, new CentroidUserObject(0, CentroidUserObject.VALUES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1286             expNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negatives", viewer, new CentroidUserObject(1, CentroidUserObject.VALUES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1287             expNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Both Groups", multiviewer, new Integer(CentroidUserObject.VALUES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1288             centNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Positives", viewer, new CentroidUserObject(0, CentroidUserObject.VARIANCES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1289             centNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Negatives", viewer, new CentroidUserObject(1, CentroidUserObject.VARIANCES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1290             centNode.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo("Both Groups", multiviewer, new Integer(CentroidUserObject.VARIANCES_MODE))));
2 26 Feb 07 jari 1291             root.add(centNode);
2 26 Feb 07 jari 1292             root.add(expNode);
2 26 Feb 07 jari 1293             return root;
2 26 Feb 07 jari 1294         }
2 26 Feb 07 jari 1295     }
2 26 Feb 07 jari 1296     
2 26 Feb 07 jari 1297     
2 26 Feb 07 jari 1298     /**
2 26 Feb 07 jari 1299      * Adds nodes to display hierarchical trees.
2 26 Feb 07 jari 1300      */
2 26 Feb 07 jari 1301     private DefaultMutableTreeNode createHierarchicalTreeViews(Cluster result_cluster, AlgorithmData result) {
2 26 Feb 07 jari 1302         if (!this.data.calculateHCL) {
2 26 Feb 07 jari 1303             return null;
2 26 Feb 07 jari 1304         }
2 26 Feb 07 jari 1305         DefaultMutableTreeNode node = new DefaultMutableTreeNode("Hierarchical Trees");
2 26 Feb 07 jari 1306         NodeList nodeList = result_cluster.getNodeList();
2 26 Feb 07 jari 1307         String nodeString = "Positives";
2 26 Feb 07 jari 1308         int [][] classIndices = null;
2 26 Feb 07 jari 1309         
2 26 Feb 07 jari 1310         if(!this.classifyGenes){  //if classifying experiments
2 26 Feb 07 jari 1311             //get classification indices
2 26 Feb 07 jari 1312             classIndices = getClassificationIndices(result.getIntArray("positives"), result.getIntArray("negatives"));;
2 26 Feb 07 jari 1313             if(this.data.calcSampleHCL){
2 26 Feb 07 jari 1314                 //if have sample HCL then indices need to be ordered
2 26 Feb 07 jari 1315                 classIndices = getOrderedIndices(nodeList, classIndices, this.data.calcGeneHCL);
2 26 Feb 07 jari 1316             }
2 26 Feb 07 jari 1317         }
2 26 Feb 07 jari 1318         for (int i=0; i<nodeList.getSize(); i++) {
2 26 Feb 07 jari 1319             if(i > 0)
2 26 Feb 07 jari 1320                 nodeString = "Negatives";
2 26 Feb 07 jari 1321             if(this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 1322                 node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo(nodeString, createHCLViewer(nodeList.getNode(i), result, classIndices))));
2 26 Feb 07 jari 1323             else
2 26 Feb 07 jari 1324                 node.add(new DefaultMutableTreeNode(new LeafInfo(nodeString, createHCLViewer(nodeList.getNode(i), result, classIndices), new Integer(i))));
2 26 Feb 07 jari 1325         }
2 26 Feb 07 jari 1326         return node;
2 26 Feb 07 jari 1327     }
2 26 Feb 07 jari 1328     
2 26 Feb 07 jari 1329     
2 26 Feb 07 jari 1330     /**
2 26 Feb 07 jari 1331      * Creates an <code>HCLViewer</code>.
2 26 Feb 07 jari 1332      */
2 26 Feb 07 jari 1333     private IViewer createHCLViewer(Node clusterNode, AlgorithmData result, int [][] classIndices) {
2 26 Feb 07 jari 1334         HCLTreeData genes_result = this.data.calcGeneHCL ? getResult(clusterNode, 0) : null;
2 26 Feb 07 jari 1335         HCLTreeData samples_result = this.data.calcSampleHCL ? getResult(clusterNode, this.data.calcGeneHCL ? 4 : 0) : null;
2 26 Feb 07 jari 1336         if(this.classifyGenes){
2 26 Feb 07 jari 1337             return new HCLViewer(this.experimentMap, clusterNode.getFeaturesIndexes(), genes_result, samples_result);
2 26 Feb 07 jari 1338         }
2 26 Feb 07 jari 1339         else{
2 26 Feb 07 jari 1340             return new HCLViewer(this.experimentMap, clusterNode.getFeaturesIndexes(), genes_result, samples_result, classIndices, true);
2 26 Feb 07 jari 1341         }
2 26 Feb 07 jari 1342     }
2 26 Feb 07 jari 1343     
2 26 Feb 07 jari 1344     /**
2 26 Feb 07 jari 1345      * Returns a hcl tree data from the specified cluster node.
2 26 Feb 07 jari 1346      * @param clusterNode Holds result nodes
2 26 Feb 07 jari 1347      * @param pos Holds indices of elements in positive classification
2 26 Feb 07 jari 1348      * @return
2 26 Feb 07 jari 1349      */
2 26 Feb 07 jari 1350     private HCLTreeData getResult(Node clusterNode, int pos) {
2 26 Feb 07 jari 1351         HCLTreeData data = new HCLTreeData();
2 26 Feb 07 jari 1352         NodeValueList valueList = clusterNode.getValues();
2 26 Feb 07 jari 1353         data.child_1_array = (int[])valueList.getNodeValue(pos).value;
2 26 Feb 07 jari 1354         data.child_2_array = (int[])valueList.getNodeValue(pos+1).value;
2 26 Feb 07 jari 1355         data.node_order = (int[])valueList.getNodeValue(pos+2).value;
2 26 Feb 07 jari 1356         data.height = (float[])valueList.getNodeValue(pos+3).value;
2 26 Feb 07 jari 1357         return data;
2 26 Feb 07 jari 1358     }
2 26 Feb 07 jari 1359     
2 26 Feb 07 jari 1360     /**
2 26 Feb 07 jari 1361      * Creates and adds an SVM parameter information node
2 26 Feb 07 jari 1362      */
2 26 Feb 07 jari 1363     private void addSVMParameterNode(DefaultMutableTreeNode root){
2 26 Feb 07 jari 1364         String value;
2 26 Feb 07 jari 1365         DefaultMutableTreeNode genInfo = new DefaultMutableTreeNode("General Information");
2 26 Feb 07 jari 1366         DefaultMutableTreeNode node;
2 26 Feb 07 jari 1367         DefaultMutableTreeNode childNode;
2 26 Feb 07 jari 1368         
2 26 Feb 07 jari 1369         if(this.SVMMode == SVMGUI.TRAIN_ONLY)
2 26 Feb 07 jari 1370             value = "Train SVM Only";
2 26 Feb 07 jari 1371         else if(this.SVMMode == SVMGUI.CLASSIFY_ONLY)
2 26 Feb 07 jari 1372             value = "Classify Only";
2 26 Feb 07 jari 1373         else if(this.SVMMode == SVMGUI.TRAIN_AND_CLASSIFY)
2 26 Feb 07 jari 1374             value = "Train SVM and Classify";
2 26 Feb 07 jari 1375         else
2 26 Feb 07 jari 1376             value = "One-out Validation";
2 26 Feb 07 jari 1377         
2 26 Feb 07 jari 1378         node = new DefaultMutableTreeNode("SVM Mode: "+value);
2 26 Feb 07 jari 1379         genInfo.add(node);
2 26 Feb 07 jari 1380         node = new DefaultMutableTreeNode("Kernel Parameters");
2 26 Feb 07 jari 1381         node.add(new DefaultMutableTreeNode("Metric: Dot Product on Normalized Vectors"));
2 26 Feb 07 jari 1382         
2 26 Feb 07 jari 1383         if(!data.radial){
2 26 Feb 07 jari 1384             childNode = new DefaultMutableTreeNode("Kernel Function: Polynomial");
2 26 Feb 07 jari 1385             childNode.add(new DefaultMutableTreeNode("Constant: "+String.valueOf(data.constant)));
2 26 Feb 07 jari 1386             childNode.add(new DefaultMutableTreeNode("Coefficient: "+String.valueOf(data.coefficient)));
2 26 Feb 07 jari 1387             childNode.add(new DefaultMutableTreeNode("Power: "+String.valueOf(data.power)));
2 26 Feb 07 jari 1388             node.add(childNode);
2 26 Feb 07 jari 1389         }
2 26 Feb 07 jari 1390         else{
2 26 Feb 07 jari 1391             childNode = new DefaultMutableTreeNode("Kernel Function: Radial Basis (Gausian)");
2 26 Feb 07 jari 1392             childNode.add(new DefaultMutableTreeNode("Width Factor: "+String.valueOf(data.widthFactor)));
2 26 Feb 07 jari 1393             node.add(childNode);
2 26 Feb 07 jari 1394         }
2 26 Feb 07 jari 1395         genInfo.add(node);
2 26 Feb 07 jari 1396         
2 26 Feb 07 jari 1397         node = new DefaultMutableTreeNode("Training Parameters");
2 26 Feb 07 jari 1398         childNode = new DefaultMutableTreeNode("Constrain Weights: "+String.valueOf(data.constrainWeights) );
2 26 Feb 07 jari 1399         if(data.constrainWeights){
2 26 Feb 07 jari 1400             childNode.add(new DefaultMutableTreeNode("Positive Constraint: "+String.valueOf(data.positiveConstraint)));
2 26 Feb 07 jari 1401             childNode.add(new DefaultMutableTreeNode("Negative Constraint: "+String.valueOf(data.negativeConstraint)));
2 26 Feb 07 jari 1402         }
2 26 Feb 07 jari 1403         node.add(childNode);
2 26 Feb 07 jari 1404         node.add(new DefaultMutableTreeNode("Diagonal Factor: "+String.valueOf(data.diagonalFactor)));
2 26 Feb 07 jari 1405         node.add(new DefaultMutableTreeNode("Threshold: "+String.valueOf(data.convergenceThreshold)));
2 26 Feb 07 jari 1406         genInfo.add(node);
2 26 Feb 07 jari 1407         
2 26 Feb 07 jari 1408         if(data.calculateHCL){
2 26 Feb 07 jari 1409             node = new DefaultMutableTreeNode("HCL Parameters");
2 26 Feb 07 jari 1410             value = AbstractAlgorithm.getDistanceName(data.distanceFunction);
2 26 Feb 07 jari 1411             node.add(new DefaultMutableTreeNode("HCL distance metric: "+value));
2 26 Feb 07 jari 1412             String method;
2 26 Feb 07 jari 1413             if(data.hclMethod == 0)
2 26 Feb 07 jari 1414                 method = "Average Linkage";
2 26 Feb 07 jari 1415             else if(data.hclMethod == 1)
2 26 Feb 07 jari 1416                 method = "Complete Linkage";
2 26 Feb 07 jari 1417             else
2 26 Feb 07 jari 1418                 method = "Single Linkage";
2 26 Feb 07 jari 1419             node.add(new DefaultMutableTreeNode("Linkage Method: "+method));
2 26 Feb 07 jari 1420             genInfo.add(node);
2 26 Feb 07 jari 1421         }
2 26 Feb 07 jari 1422         root.add(genInfo);
2 26 Feb 07 jari 1423     }
2 26 Feb 07 jari 1424     
2 26 Feb 07 jari 1425     /**
2 26 Feb 07 jari 1426      * Returns a default ordered gene cluster array
2 26 Feb 07 jari 1427      * @return cluster indices
2 26 Feb 07 jari 1428      */
2 26 Feb 07 jari 1429     private int [][] getDefaultGeneCluster(){
2 26 Feb 07 jari 1430         int n = this.experimentMap.getNumberOfGenes();
2 26 Feb 07 jari 1431         int [][] c = new int [1][n];
2 26 Feb 07 jari 1432         for(int i = 0; i < n; i++){
2 26 Feb 07 jari 1433             c[0][i] = i;
2 26 Feb 07 jari 1434         }
2 26 Feb 07 jari 1435         return c;
2 26 Feb 07 jari 1436     }
2 26 Feb 07 jari 1437     
2 26 Feb 07 jari 1438     /**
2 26 Feb 07 jari 1439      * Returns the discriminants for positive and negative elements
2 26 Feb 07 jari 1440      * @param pos Positive element indices
2 26 Feb 07 jari 1441      * @param neg Negative element indices
2 26 Feb 07 jari 1442      * @return
2 26 Feb 07 jari 1443      */
2 26 Feb 07 jari 1444     private float [][] getDiscriminants(int [] pos, int [] neg){
2 26 Feb 07 jari 1445         //discriminat is in second column of discriminantMatrix
2 26 Feb 07 jari 1446         int n = discriminantMatrix.getRowDimension();
2 26 Feb 07 jari 1447         float [][] A = discriminantMatrix.A;
2 26 Feb 07 jari 1448         float disc [] = new float [n];
2 26 Feb 07 jari 1449         for(int i=0; i < n; i++){
2 26 Feb 07 jari 1450             disc[i] = A[i][1];
2 26 Feb 07 jari 1451         }
2 26 Feb 07 jari 1452         float [][] result = new float[2][];
2 26 Feb 07 jari 1453         result[0] = new float[pos.length];
2 26 Feb 07 jari 1454         result[1] = new float[neg.length];
2 26 Feb 07 jari 1455         
2 26 Feb 07 jari 1456         for(int i = 0; i < pos.length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1457             result[0][i] = disc[pos[i]];
2 26 Feb 07 jari 1458         }
2 26 Feb 07 jari 1459         
2 26 Feb 07 jari 1460         for(int i = 0; i < neg.length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1461             result[1][i] = disc[neg[i]];
2 26 Feb 07 jari 1462         }
2 26 Feb 07 jari 1463         return result;
2 26 Feb 07 jari 1464     }
2 26 Feb 07 jari 1465     
2 26 Feb 07 jari 1466     /**
2 26 Feb 07 jari 1467      * Orders the classification indicies into positive and negative element arrays
2 26 Feb 07 jari 1468      *
2 26 Feb 07 jari 1469      * @param a Positive group 1
2 26 Feb 07 jari 1470      * @param b Positive group 2
2 26 Feb 07 jari 1471      * @param c Negative group 1
2 26 Feb 07 jari 1472      * @param d Negative group 2
2 26 Feb 07 jari 1473      * @return
2 26 Feb 07 jari 1474      */
2 26 Feb 07 jari 1475     private int [][] getOrderedClassIndices(int [] a, int [] b, int [] c, int [] d){
2 26 Feb 07 jari 1476         //        int [][] result = new int[a.length + b.length][c.length + d.length];
2 26 Feb 07 jari 1477         
2 26 Feb 07 jari 1478         int [][] result = new int[2][];
2 26 Feb 07 jari 1479         result[0] = new int[a.length + b.length];
2 26 Feb 07 jari 1480         result[1] = new int[c.length + d.length];
2 26 Feb 07 jari 1481         
2 26 Feb 07 jari 1482         
2 26 Feb 07 jari 1483         System.arraycopy(a, 0, result[0], 0, a.length);
2 26 Feb 07 jari 1484         System.arraycopy(b, 0, result[0], a.length, b.length);
2 26 Feb 07 jari 1485         System.arraycopy(c, 0, result[1], 0, c.length);
2 26 Feb 07 jari 1486         System.arraycopy(d, 0, result[1], c.length, d.length);
2 26 Feb 07 jari 1487         return result;
2 26 Feb 07 jari 1488     }
2 26 Feb 07 jari 1489     
2 26 Feb 07 jari 1490     
2 26 Feb 07 jari 1491     /**
2 26 Feb 07 jari 1492      * Extracts the indices of retained and recruited positives
2 26 Feb 07 jari 1493      * @param pos Positive element indices
2 26 Feb 07 jari 1494      * @param classification classification indices
2 26 Feb 07 jari 1495      * @return
2 26 Feb 07 jari 1496      */
2 26 Feb 07 jari 1497     private int [][] getTruePositives(int [] pos, int [] classification){
2 26 Feb 07 jari 1498         int [][] result = null;
2 26 Feb 07 jari 1499         Vector pVector = new Vector();
2 26 Feb 07 jari 1500         for(int i= 0; i < pos.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1501             if(classification[pos[i]] == 1){
2 26 Feb 07 jari 1502                 pVector.add(new Integer(pos[i]));
2 26 Feb 07 jari 1503             }
2 26 Feb 07 jari 1504         }
2 26 Feb 07 jari 1505         result = new int[1][pVector.size()];
2 26 Feb 07 jari 1506         for(int i = 0; i < result[0].length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1507             result[0][i] = ((Integer)pVector.elementAt(i)).intValue();
2 26 Feb 07 jari 1508         }
2 26 Feb 07 jari 1509         return result;
2 26 Feb 07 jari 1510     }
2 26 Feb 07 jari 1511     
2 26 Feb 07 jari 1512     /**
2 26 Feb 07 jari 1513      *  Extracts the indices of recuited positives
2 26 Feb 07 jari 1514      */
2 26 Feb 07 jari 1515     private int [][] getFalseNegatives(int [] pos,  int [] classification){
2 26 Feb 07 jari 1516         int [][] result = null;
2 26 Feb 07 jari 1517         Vector pVector = new Vector();
2 26 Feb 07 jari 1518         for(int i= 0; i < pos.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1519             if(classification[pos[i]] <= 0){
2 26 Feb 07 jari 1520                 pVector.add(new Integer(pos[i]));
2 26 Feb 07 jari 1521             }
2 26 Feb 07 jari 1522         }
2 26 Feb 07 jari 1523         result = new int[1][pVector.size()];
2 26 Feb 07 jari 1524         for(int i = 0; i < result[0].length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1525             result[0][i] = ((Integer)pVector.elementAt(i)).intValue();
2 26 Feb 07 jari 1526         }
2 26 Feb 07 jari 1527         return result;
2 26 Feb 07 jari 1528     }
2 26 Feb 07 jari 1529     
2 26 Feb 07 jari 1530     /**
2 26 Feb 07 jari 1531      * Extracts recruitred negatives
2 26 Feb 07 jari 1532      */
2 26 Feb 07 jari 1533     private int [][] getFalsePositives(int [] neg,  int [] classification){
2 26 Feb 07 jari 1534         int [][] result = null;
2 26 Feb 07 jari 1535         Vector pVector = new Vector();
2 26 Feb 07 jari 1536         for(int i= 0; i < neg.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1537             
2 26 Feb 07 jari 1538             if(classification[neg[i]] == 1){
2 26 Feb 07 jari 1539                 pVector.add(new Integer(neg[i]));
2 26 Feb 07 jari 1540             }
2 26 Feb 07 jari 1541         }
2 26 Feb 07 jari 1542         result = new int[1][pVector.size()];
2 26 Feb 07 jari 1543         for(int i = 0; i < result[0].length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1544             result[0][i] = ((Integer)pVector.elementAt(i)).intValue();
2 26 Feb 07 jari 1545         }
2 26 Feb 07 jari 1546         return result;
2 26 Feb 07 jari 1547     }
2 26 Feb 07 jari 1548     
2 26 Feb 07 jari 1549     /**
2 26 Feb 07 jari 1550      *  Extracts retained negatives
2 26 Feb 07 jari 1551      */
2 26 Feb 07 jari 1552     private int [][] getTrueNegatives(int [] neg,  int [] classification){
2 26 Feb 07 jari 1553         int [][] result = null;
2 26 Feb 07 jari 1554         Vector pVector = new Vector();
2 26 Feb 07 jari 1555         for(int i= 0; i < neg.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1556             if(classification[neg[i]] <= 0){
2 26 Feb 07 jari 1557                 pVector.add(new Integer(neg[i]));
2 26 Feb 07 jari 1558             }
2 26 Feb 07 jari 1559         }
2 26 Feb 07 jari 1560         result = new int[1][pVector.size()];
2 26 Feb 07 jari 1561         for(int i = 0; i < result[0].length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1562             result[0][i] = ((Integer)pVector.elementAt(i)).intValue();
2 26 Feb 07 jari 1563         }
2 26 Feb 07 jari 1564         return result;
2 26 Feb 07 jari 1565     }
2 26 Feb 07 jari 1566     
2 26 Feb 07 jari 1567     
2 26 Feb 07 jari 1568     /**
2 26 Feb 07 jari 1569      * Returns the number of positive training examples
2 26 Feb 07 jari 1570      */
2 26 Feb 07 jari 1571     private int getNumberOfPositiveExamples(int [] c){
2 26 Feb 07 jari 1572         int cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1573         for(int i = 0; i < c.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1574             if(c[i] == 1)
2 26 Feb 07 jari 1575                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1576         }
2 26 Feb 07 jari 1577         return cnt;
2 26 Feb 07 jari 1578     }
2 26 Feb 07 jari 1579     
2 26 Feb 07 jari 1580     /**
2 26 Feb 07 jari 1581      * Returns the number of negative training examples
2 26 Feb 07 jari 1582      */
2 26 Feb 07 jari 1583     private int getNumberOfNegativeExamples(int [] c){
2 26 Feb 07 jari 1584         int cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1585         for(int i = 0; i < c.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1586             if(c[i] == -1)
2 26 Feb 07 jari 1587                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1588         }
2 26 Feb 07 jari 1589         return cnt;
2 26 Feb 07 jari 1590     }
2 26 Feb 07 jari 1591     
2 26 Feb 07 jari 1592     private int  getNumPosRecFromNeutrals(int [] pos, int [] c){
2 26 Feb 07 jari 1593         int cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1594         for(int i = 0; i < pos.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1595             if(c[pos[i]] == 0 ) //initially neutral gene
2 26 Feb 07 jari 1596                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1597         }
2 26 Feb 07 jari 1598         return cnt;
2 26 Feb 07 jari 1599     }
2 26 Feb 07 jari 1600     
2 26 Feb 07 jari 1601     private int  getNumNegRecFromNeutrals(int [] neg, int [] c){
2 26 Feb 07 jari 1602         int cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1603         for(int i = 0; i < neg.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1604             if(c[neg[i]] == 0 )  //initially neutral gene
2 26 Feb 07 jari 1605                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1606         }
2 26 Feb 07 jari 1607         return cnt;
2 26 Feb 07 jari 1608     }
2 26 Feb 07 jari 1609     
2 26 Feb 07 jari 1610     /**
2 26 Feb 07 jari 1611      * Returns the result classification as element indices
2 26 Feb 07 jari 1612      * (merges pos and neg into 2D array)
2 26 Feb 07 jari 1613      * @param pos
2 26 Feb 07 jari 1614      * @param neg
2 26 Feb 07 jari 1615      * @return holds merged positive and negative
2 26 Feb 07 jari 1616      */
2 26 Feb 07 jari 1617     private int [][] getClassificationIndices(int [] pos, int [] neg){
2 26 Feb 07 jari 1618         int [][] results = new int[2][];
2 26 Feb 07 jari 1619         results[0] = pos;
2 26 Feb 07 jari 1620         results[1] = neg;
2 26 Feb 07 jari 1621         return results;
2 26 Feb 07 jari 1622     }
2 26 Feb 07 jari 1623     
2 26 Feb 07 jari 1624     private void accumulateResult(FloatMatrix cumMatrix, int index){
2 26 Feb 07 jari 1625         for(int i = 0; i < this.discriminantMatrix.getColumnDimension(); i++){
2 26 Feb 07 jari 1626             cumMatrix.set(index, i, discriminantMatrix.get(index, i));
2 26 Feb 07 jari 1627         }
2 26 Feb 07 jari 1628     }
2 26 Feb 07 jari 1629     
2 26 Feb 07 jari 1630     private float [] toFloatArray(int [] array){
2 26 Feb 07 jari 1631         float [] result = new float[array.length];
2 26 Feb 07 jari 1632         for(int i = 0; i < result.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1633             result[i] = (float)array[i];
2 26 Feb 07 jari 1634         }
2 26 Feb 07 jari 1635         return result;
2 26 Feb 07 jari 1636     }
2 26 Feb 07 jari 1637     
2 26 Feb 07 jari 1638     private int getNumberOfNonNeutrals(){
2 26 Feb 07 jari 1639         int n = 0;
2 26 Feb 07 jari 1640         for(int i = 0; i < classes.length; i++){
2 26 Feb 07 jari 1641             if(classes[i] != 0)
2 26 Feb 07 jari 1642                 n++;
2 26 Feb 07 jari 1643         }
2 26 Feb 07 jari 1644         return n;
2 26 Feb 07 jari 1645     }
2 26 Feb 07 jari 1646     
2 26 Feb 07 jari 1647     // GUI helpers
2 26 Feb 07 jari 1648     protected void showLogger( String caption ) {
2 26 Feb 07 jari 1649         if (logger == null) {
2 26 Feb 07 jari 1650             logger = new Logger(parentFrame, caption , listener );
2 26 Feb 07 jari 1651             logger.show();
2 26 Feb 07 jari 1652         }
2 26 Feb 07 jari 1653     }
2 26 Feb 07 jari 1654     
2 26 Feb 07 jari 1655     
2 26 Feb 07 jari 1656     
2 26 Feb 07 jari 1657     
2 26 Feb 07 jari 1658     
2 26 Feb 07 jari 1659     
2 26 Feb 07 jari 1660     
2 26 Feb 07 jari 1661     /***************************************************************************************
2 26 Feb 07 jari 1662      * Code to order sample clustering results based on HCL runs.  sampleClusters contain an array
2 26 Feb 07 jari 1663      * of sample indices for each experiment cluster.  Note that these indicies are ordered in
2 26 Feb 07 jari 1664      * an order which matches HCL input matrix sample order so that HCL results (node-order) can
2 26 Feb 07 jari 1665      * be used to order leaf indices to match HCL samples results
2 26 Feb 07 jari 1666      */
2 26 Feb 07 jari 1667     private int [][] getOrderedIndices(NodeList nodeList, int [][] sampleClusters, boolean calcGeneHCL){
2 26 Feb 07 jari 1668         HCLTreeData result;
2 26 Feb 07 jari 1669         for(int i = 0; i < sampleClusters.length ; i++){
2 26 Feb 07 jari 1670             if(sampleClusters[i].length > 0){
2 26 Feb 07 jari 1671                 result = getResult(nodeList.getNode(i), calcGeneHCL ? 4 : 0);  //get sample Result
2 26 Feb 07 jari 1672                 sampleClusters[i] = getSampleOrder(result, sampleClusters[i]);
2 26 Feb 07 jari 1673             }
2 26 Feb 07 jari 1674         }
2 26 Feb 07 jari 1675         return sampleClusters;
2 26 Feb 07 jari 1676     }
2 26 Feb 07 jari 1677     
2 26 Feb 07 jari 1678     private int[] getSampleOrder(HCLTreeData result, int[] indices) {
2 26 Feb 07 jari 1679         return getLeafOrder(result.node_order, result.child_1_array, result.child_2_array, indices);
2 26 Feb 07 jari 1680     }
2 26 Feb 07 jari 1681     
2 26 Feb 07 jari 1682     private int[] getLeafOrder(int[] nodeOrder, int[] child1, int[] child2, int[] indices) {
2 26 Feb 07 jari 1683         int[] leafOrder = new int[nodeOrder.length];
2 26 Feb 07 jari 1684         Arrays.fill(leafOrder, -1);
2 26 Feb 07 jari 1685         fillLeafOrder(leafOrder, child1, child2, 0, child1.length-2, indices);
2 26 Feb 07 jari 1686         return leafOrder;
2 26 Feb 07 jari 1687     }
2 26 Feb 07 jari 1688     
2 26 Feb 07 jari 1689     private int fillLeafOrder(int[] leafOrder, int[] child1, int[] child2, int pos, int index, int[] indices) {
2 26 Feb 07 jari 1690         if (child1[index] != -1) {
2 26 Feb 07 jari 1691             pos = fillLeafOrder(leafOrder, child1, child2, pos, child1[index], indices);
2 26 Feb 07 jari 1692         }
2 26 Feb 07 jari 1693         if (child2[index] != -1) {
2 26 Feb 07 jari 1694             pos = fillLeafOrder(leafOrder, child1, child2, pos, child2[index], indices);
2 26 Feb 07 jari 1695         } else {
2 26 Feb 07 jari 1696             leafOrder[pos] = indices == null ? index : indices[index];
2 26 Feb 07 jari 1697             pos++;
2 26 Feb 07 jari 1698         }
2 26 Feb 07 jari 1699         return pos;
2 26 Feb 07 jari 1700     }
2 26 Feb 07 jari 1701     
2 26 Feb 07 jari 1702     /****************************************************************************************
2 26 Feb 07 jari 1703      * End of Sample Cluster index ordering code
2 26 Feb 07 jari 1704      */
2 26 Feb 07 jari 1705     
2 26 Feb 07 jari 1706     
2 26 Feb 07 jari 1707     
2 26 Feb 07 jari 1708     /**
2 26 Feb 07 jari 1709      * Returns positive element index list
2 26 Feb 07 jari 1710      */
2 26 Feb 07 jari 1711     private int [] getPositives(FloatMatrix matrix){
2 26 Feb 07 jari 1712         int cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1713         
2 26 Feb 07 jari 1714         for(int i = 0; i < matrix.getRowDimension(); i++){
2 26 Feb 07 jari 1715             if( matrix.get( i, 0 ) == 1.0 )
2 26 Feb 07 jari 1716                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1717         }
2 26 Feb 07 jari 1718         
2 26 Feb 07 jari 1719         int [] pos = new int[cnt];
2 26 Feb 07 jari 1720         cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1721         
2 26 Feb 07 jari 1722         for(int i = 0; i < matrix.getRowDimension(); i++){
2 26 Feb 07 jari 1723             if( matrix.get( i, 0 ) == 1.0 ){
2 26 Feb 07 jari 1724                 pos[cnt] = i;
2 26 Feb 07 jari 1725                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1726             }
2 26 Feb 07 jari 1727         }
2 26 Feb 07 jari 1728         return pos;
2 26 Feb 07 jari 1729     }
2 26 Feb 07 jari 1730     
2 26 Feb 07 jari 1731     
2 26 Feb 07 jari 1732     
2 26 Feb 07 jari 1733     /**
2 26 Feb 07 jari 1734      * Returns negative element index list
2 26 Feb 07 jari 1735      */
2 26 Feb 07 jari 1736     private int [] getNegatives(FloatMatrix matrix){
2 26 Feb 07 jari 1737         int cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1738         for(int i = 0; i < matrix.getRowDimension(); i++){
2 26 Feb 07 jari 1739             if( matrix.get( i, 0 ) <= 0 )
2 26 Feb 07 jari 1740                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1741         }
2 26 Feb 07 jari 1742         
2 26 Feb 07 jari 1743         int [] neg = new int[cnt];
2 26 Feb 07 jari 1744         cnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1745         
2 26 Feb 07 jari 1746         for(int i = 0; i < matrix.getRowDimension(); i++){
2 26 Feb 07 jari 1747             if( matrix.get( i, 0 ) <= 0 ){
2 26 Feb 07 jari 1748                 neg[cnt] = i;
2 26 Feb 07 jari 1749                 cnt++;
2 26 Feb 07 jari 1750             }
2 26 Feb 07 jari 1751         }
2 26 Feb 07 jari 1752         return neg;
2 26 Feb 07 jari 1753     }
2 26 Feb 07 jari 1754     
2 26 Feb 07 jari 1755     
2 26 Feb 07 jari 1756     
2 26 Feb 07 jari 1757     /**
2 26 Feb 07 jari 1758      *  Retuns means values for each column within positives and negatives
2 26 Feb 07 jari 1759      */
2 26 Feb 07 jari 1760     private FloatMatrix getMeans(FloatMatrix discMatrix){
2 26 Feb 07 jari 1761         FloatMatrix expMatrix = experiment.getExperiment().getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 1762         
2 26 Feb 07 jari 1763         if(!this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 1764             expMatrix = expMatrix.transpose();
2 26 Feb 07 jari 1765         
2 26 Feb 07 jari 1766         int numSamples = expMatrix.getColumnDimension();
2 26 Feb 07 jari 1767         int numGenes = expMatrix.getRowDimension();
2 26 Feb 07 jari 1768         
2 26 Feb 07 jari 1769         FloatMatrix means = new FloatMatrix(2, numSamples);
2 26 Feb 07 jari 1770         float posMean = 0;
2 26 Feb 07 jari 1771         float negMean = 0;
2 26 Feb 07 jari 1772         float value;
2 26 Feb 07 jari 1773         int posCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1774         int negCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1775         float c;
2 26 Feb 07 jari 1776         
2 26 Feb 07 jari 1777         for(int j = 0; j < numSamples; j++){
2 26 Feb 07 jari 1778             for(int i = 0; i < numGenes; i++){
2 26 Feb 07 jari 1779                 
2 26 Feb 07 jari 1780                 c = discMatrix.get(i,0);
2 26 Feb 07 jari 1781                 if(c == 1){
2 26 Feb 07 jari 1782                     value = expMatrix.get(i,j);
2 26 Feb 07 jari 1783                     if(!Float.isNaN(value)){
2 26 Feb 07 jari 1784                         posCnt++;
2 26 Feb 07 jari 1785                         posMean += value;
2 26 Feb 07 jari 1786                     }
2 26 Feb 07 jari 1787                 }
2 26 Feb 07 jari 1788                 else{
2 26 Feb 07 jari 1789                     
2 26 Feb 07 jari 1790                     value = expMatrix.get(i,j);
2 26 Feb 07 jari 1791                     if(!Float.isNaN(value)){
2 26 Feb 07 jari 1792                         negCnt++;
2 26 Feb 07 jari 1793                         negMean += value;
2 26 Feb 07 jari 1794                     }
2 26 Feb 07 jari 1795                 }
2 26 Feb 07 jari 1796             }
2 26 Feb 07 jari 1797             means.set( 0, j, (float)(posCnt != 0 ? posMean/posCnt : 0.0f));
2 26 Feb 07 jari 1798             means.set( 1, j, (float)(negCnt != 0 ? negMean/negCnt : 0.0f));
2 26 Feb 07 jari 1799             posCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1800             negCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1801             posMean = 0;
2 26 Feb 07 jari 1802             negMean = 0;
2 26 Feb 07 jari 1803         }
2 26 Feb 07 jari 1804         return means;
2 26 Feb 07 jari 1805     }
2 26 Feb 07 jari 1806     
2 26 Feb 07 jari 1807     
2 26 Feb 07 jari 1808     /**
2 26 Feb 07 jari 1809      *  Retuns variance values for each column within positives and negatives
2 26 Feb 07 jari 1810      */
2 26 Feb 07 jari 1811     private FloatMatrix getVariance(FloatMatrix discMatrix, FloatMatrix means){
2 26 Feb 07 jari 1812         FloatMatrix expMatrix = experiment.getExperiment().getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 1813         
2 26 Feb 07 jari 1814         if(!this.classifyGenes)
2 26 Feb 07 jari 1815             expMatrix = expMatrix.transpose();
2 26 Feb 07 jari 1816         
2 26 Feb 07 jari 1817         int numSamples = expMatrix.getColumnDimension();
2 26 Feb 07 jari 1818         int numGenes = expMatrix.getRowDimension();
2 26 Feb 07 jari 1819         FloatMatrix vars = new FloatMatrix(2, numSamples);
2 26 Feb 07 jari 1820         float value;
2 26 Feb 07 jari 1821         float c;
2 26 Feb 07 jari 1822         float mean;
2 26 Feb 07 jari 1823         float ssePos = 0;
2 26 Feb 07 jari 1824         int posCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1825         float sseNeg = 0;
2 26 Feb 07 jari 1826         int negCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1827         for(int i = 0; i < numSamples; i++){
2 26 Feb 07 jari 1828             
2 26 Feb 07 jari 1829             for(int j = 0; j < numGenes; j++){
2 26 Feb 07 jari 1830                 c = discMatrix.get(j, 0);
2 26 Feb 07 jari 1831                 
2 26 Feb 07 jari 1832                 if(c == 1){
2 26 Feb 07 jari 1833                     value = expMatrix.get(j,i);
2 26 Feb 07 jari 1834                     if(!Float.isNaN(value)){
2 26 Feb 07 jari 1835                         ssePos += Math.pow(value - means.get(0, i), 2);
2 26 Feb 07 jari 1836                         posCnt++;
2 26 Feb 07 jari 1837                     }
2 26 Feb 07 jari 1838                 }
2 26 Feb 07 jari 1839                 else{
2 26 Feb 07 jari 1840                     value = expMatrix.get(j,i);
2 26 Feb 07 jari 1841                     if(!Float.isNaN(value)){
2 26 Feb 07 jari 1842                         sseNeg += Math.pow(value - means.get(1, i), 2);
2 26 Feb 07 jari 1843                         negCnt++;
2 26 Feb 07 jari 1844                     }
2 26 Feb 07 jari 1845                 }
2 26 Feb 07 jari 1846             }
2 26 Feb 07 jari 1847             vars.set( 0, i, (float)(posCnt > 1 ? Math.sqrt(ssePos/(posCnt - 1)) : 0.0f));
2 26 Feb 07 jari 1848             vars.set( 1, i, (float)(negCnt > 1 ? Math.sqrt(sseNeg/(negCnt - 1)) : 0.0f));
2 26 Feb 07 jari 1849             posCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1850             negCnt = 0;
2 26 Feb 07 jari 1851             ssePos = 0;
2 26 Feb 07 jari 1852             sseNeg = 0;
2 26 Feb 07 jari 1853         }
2 26 Feb 07 jari 1854         return vars;
2 26 Feb 07 jari 1855     }
2 26 Feb 07 jari 1856     
2 26 Feb 07 jari 1857     
2 26 Feb 07 jari 1858     private void calculateHCL(AlgorithmData data, FloatMatrix discriminantMatrix) throws AbortException, AlgorithmException{
2 26 Feb 07 jari 1859         
2 26 Feb 07 jari 1860         int [][] clusters = new int[2][];
2 26 Feb 07 jari 1861         clusters[0] = getPositives(discriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 1862         clusters[1] = getNegatives(discriminantMatrix);
2 26 Feb 07 jari 1863         
2 26 Feb 07 jari 1864         if(this.data.calculateHCL){
2 26 Feb 07 jari 1865             //preparation for HCL
2 26 Feb 07 jari 1866             Cluster result_cluster = new Cluster();
2 26 Feb 07 jari 1867             NodeList nodeList = result_cluster.getNodeList();
2 26 Feb 07 jari 1868             int[] features;
2 26 Feb 07 jari 1869             for (int i=0; i<clusters.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 1870                 if (stop) {
2 26 Feb 07 jari 1871                     throw new AbortException();
2 26 Feb 07 jari 1872                 }
2 26 Feb 07 jari 1873                 features = clusters[i];
2 26 Feb 07 jari 1874                 Node node = new Node(features);
2 26 Feb 07 jari 1875                 nodeList.addNode(node);
2 26 Feb 07 jari 1876                 node.setValues(calculateHierarchicalTree(features, this.data.hclMethod, this.data.calcGeneHCL, this.data.calcSampleHCL));
2 26 Feb 07 jari 1877             }
2 26 Feb 07 jari 1878             data.addCluster("cluster", result_cluster);
2 26 Feb 07 jari 1879         }
2 26 Feb 07 jari 1880     }
2 26 Feb 07 jari 1881     
2 26 Feb 07 jari 1882     
2 26 Feb 07 jari 1883     /**
2 26 Feb 07 jari 1884      * Creates HCL results
2 26 Feb 07 jari 1885      */
2 26 Feb 07 jari 1886     private NodeValueList calculateHierarchicalTree(int[] features, int method, boolean genes, boolean experiments) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 1887         NodeValueList nodeList = new NodeValueList();
2 26 Feb 07 jari 1888         AlgorithmData data = new AlgorithmData();
2 26 Feb 07 jari 1889         FloatMatrix experiment;
2 26 Feb 07 jari 1890         FloatMatrix expMatrix = this.experimentMap.getMatrix();
2 26 Feb 07 jari 1891         if(this.data.classifyGenes){
2 26 Feb 07 jari 1892             experiment = getSubExperiment(expMatrix, features);
2 26 Feb 07 jari 1893         }
2 26 Feb 07 jari 1894         else{
2 26 Feb 07 jari 1895             expMatrix = expMatrix.transpose();
2 26 Feb 07 jari 1896             experiment = getSubExperimentReducedCols(expMatrix, features);
2 26 Feb 07 jari 1897         }
2 26 Feb 07 jari 1898         data.addMatrix("experiment", experiment);
2 26 Feb 07 jari 1899         data.addParam("hcl-distance-function", String.valueOf(this.data.distanceFunction));
2 26 Feb 07 jari 1900         data.addParam("hcl-distance-absolute", String.valueOf(this.data.absoluteDistance));
2 26 Feb 07 jari 1901         data.addParam("method-linkage", String.valueOf(this.data.hclMethod));
2 26 Feb 07 jari 1902         
2 26 Feb 07 jari 1903         Algorithm hcl = framework.getAlgorithmFactory().getAlgorithm("HCL");
2 26 Feb 07 jari 1904         
2 26 Feb 07 jari 1905         //        HCL hcl = new HCL();
2 26 Feb 07 jari 1906         
2 26 Feb 07 jari 1907         AlgorithmData result;
2 26 Feb 07 jari 1908         
2 26 Feb 07 jari 1909         if (genes) {
2 26 Feb 07 jari 1910             data.addParam("calculate-genes", String.valueOf(true));
2 26 Feb 07 jari 1911             result = hcl.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 1912             validate(result);
2 26 Feb 07 jari 1913             addNodeValues(nodeList, result);
2 26 Feb 07 jari 1914         }
2 26 Feb 07 jari 1915         if (experiments) {
2 26 Feb 07 jari 1916             data.addParam("calculate-genes", String.valueOf(false));
2 26 Feb 07 jari 1917             result = hcl.execute(data);
2 26 Feb 07 jari 1918             int [] nodes = result.getIntArray("node-order");
2 26 Feb 07 jari 1919             validate(result);
2 26 Feb 07 jari 1920             addNodeValues(nodeList, result);
2 26 Feb 07 jari 1921         }
2 26 Feb 07 jari 1922         return nodeList;
2 26 Feb 07 jari 1923     }
2 26 Feb 07 jari 1924     
2 26 Feb 07 jari 1925     
2 26 Feb 07 jari 1926     /**
2 26 Feb 07 jari 1927      * Accumulates hcl results
2 26 Feb 07 jari 1928      */
2 26 Feb 07 jari 1929     private void addNodeValues(NodeValueList target_list, AlgorithmData source_result) {
2 26 Feb 07 jari 1930         target_list.addNodeValue(new NodeValue("child-1-array", source_result.getIntArray("child-1-array")));
2 26 Feb 07 jari 1931         target_list.addNodeValue(new NodeValue("child-2-array", source_result.getIntArray("child-2-array")));
2 26 Feb 07 jari 1932         target_list.addNodeValue(new NodeValue("node-order", source_result.getIntArray("node-order")));
2 26 Feb 07 jari 1933         target_list.addNodeValue(new NodeValue("height", source_result.getMatrix("height").getRowPackedCopy()));
2 26 Feb 07 jari 1934     }
2 26 Feb 07 jari 1935     
2 26 Feb 07 jari 1936     
2 26 Feb 07 jari 1937     /**
2 26 Feb 07 jari 1938      *  Gets sub experiment (cluster membership only, dictated by features)
2 26 Feb 07 jari 1939      */
2 26 Feb 07 jari 1940     private FloatMatrix getSubExperiment(FloatMatrix experiment, int[] features) {
2 26 Feb 07 jari 1941         FloatMatrix subExperiment = new FloatMatrix(features.length, experiment.getColumnDimension());
2 26 Feb 07 jari 1942         for (int i=0; i<features.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 1943             subExperiment.A[i] = experiment.A[features[i]];
2 26 Feb 07 jari 1944         }
2 26 Feb 07 jari 1945         return subExperiment;
2 26 Feb 07 jari 1946     }
2 26 Feb 07 jari 1947     
2 26 Feb 07 jari 1948     /**
2 26 Feb 07 jari 1949      *  Creates a matrix with reduced columns (samples) as during experiment classification
2 26 Feb 07 jari 1950      */
2 26 Feb 07 jari 1951     private FloatMatrix getSubExperimentReducedCols(FloatMatrix experiment, int[] features) {
2 26 Feb 07 jari 1952         FloatMatrix copyMatrix = experiment.copy();
2 26 Feb 07 jari 1953         FloatMatrix subExperiment = new FloatMatrix(features.length, copyMatrix.getColumnDimension());
2 26 Feb 07 jari 1954         for (int i=0; i<features.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 1955             subExperiment.A[i] = copyMatrix.A[features[i]];
2 26 Feb 07 jari 1956         }
2 26 Feb 07 jari 1957         subExperiment = subExperiment.transpose();
2 26 Feb 07 jari 1958         return subExperiment;
2 26 Feb 07 jari 1959     }
2 26 Feb 07 jari 1960     
2 26 Feb 07 jari 1961     /**
2 26 Feb 07 jari 1962      * Checks the result of hcl algorithm calculation.
2 26 Feb 07 jari 1963      * @throws AlgorithmException, if the result is incorrect.
2 26 Feb 07 jari 1964      */
2 26 Feb 07 jari 1965     private void validate(AlgorithmData result) throws AlgorithmException {
2 26 Feb 07 jari 1966         if (result.getIntArray("child-1-array") == null) {
2 26 Feb 07 jari 1967             throw new AlgorithmException("parameter 'child-1-array' is null");
2 26 Feb 07 jari 1968         }
2 26 Feb 07 jari 1969         if (result.getIntArray("child-2-array") == null) {
2 26 Feb 07 jari 1970             throw new AlgorithmException("parameter 'child-2-array' is null");
2 26 Feb 07 jari 1971         }
2 26 Feb 07 jari 1972         if (result.getIntArray("node-order") == null) {
2 26 Feb 07 jari 1973             throw new AlgorithmException("parameter 'node-order' is null");
2 26 Feb 07 jari 1974         }
2 26 Feb 07 jari 1975         if (result.getMatrix("height") == null) {
2 26 Feb 07 jari 1976             throw new AlgorithmException("parameter 'height' is null");
2 26 Feb 07 jari 1977         }
2 26 Feb 07 jari 1978     }
2 26 Feb 07 jari 1979     
2 26 Feb 07 jari 1980     private int[] convert2int(ArrayList source) {
2 26 Feb 07 jari 1981         int[] int_matrix = new int[source.size()];
2 26 Feb 07 jari 1982         for (int i=0; i<int_matrix.length; i++) {
2 26 Feb 07 jari 1983             int_matrix[i] = (int)((Float)source.get(i)).floatValue();
2 26 Feb 07 jari 1984         }
2 26 Feb 07 jari 1985         return int_matrix;
2 26 Feb 07 jari 1986     }
2 26 Feb 07 jari 1987     
2 26 Feb 07 jari 1988     
2 26 Feb 07 jari 1989     private class Listener extends DialogListener implements AlgorithmListener {
2 26 Feb 07 jari 1990         
2 26 Feb 07 jari 1991         /**
2 26 Feb 07 jari 1992          * Handles algorithm events
2 26 Feb 07 jari 1993          * @param event
2 26 Feb 07 jari 1994          */
2 26 Feb 07 jari 1995         public void valueChanged(AlgorithmEvent event) {
2 26 Feb 07 jari 1996             int id = event.getId();
2 26 Feb 07 jari 1997             switch (id) {
2 26 Feb 07 jari 1998                 case AlgorithmEvent.SET_UNITS:
2 26 Feb 07 jari 1999                     break;
2 26 Feb 07 jari 2000                 case AlgorithmEvent.PROGRESS_VALUE:
2 26 Feb 07 jari 2001                     logger.append( event.getDescription() );
2 26 Feb 07 jari 2002                     break;
2 26 Feb 07 jari 2003                 case AlgorithmEvent.MONITOR_VALUE:
2 26 Feb 07 jari 2004                     if (monitor == null) {
2 26 Feb 07 jari 2005                         monitor = new Monitor(parentFrame, "Convergence",75,125,(0.1/data.convergenceThreshold));
2 26 Feb 07 jari 2006                         monitor.show();
2 26 Feb 07 jari 2007                     } else {
2 26 Feb 07 jari 2008                         monitor.update( event.getFloatValue() );
2 26 Feb 07 jari 2009                     }
2 26 Feb 07 jari 2010                     break;
2 26 Feb 07 jari 2011             }
2 26 Feb 07 jari 2012         }
2 26 Feb 07 jari 2013         
2 26 Feb 07 jari 2014         /**
2 26 Feb 07 jari 2015          * Handles action events during run
2 26 Feb 07 jari 2016          * @param e
2 26 Feb 07 jari 2017          */
2 26 Feb 07 jari 2018         public void actionPerformed(ActionEvent e) {
2 26 Feb 07 jari 2019             String command = e.getActionCommand();
2 26 Feb 07 jari 2020             if (command.equals("cancel-command")) {
2 26 Feb 07 jari 2021                 algorithm.abort();
2 26 Feb 07 jari 2022                 if (monitor != null)
2 26 Feb 07 jari 2023                     monitor.dispose();
2 26 Feb 07 jari 2024                 if (logger != null)
2 26 Feb 07 jari 2025                     logger.dispose();
2 26 Feb 07 jari 2026             }
2 26 Feb 07 jari 2027         }
2 26 Feb 07 jari 2028         
2 26 Feb 07 jari 2029         /**
2 26 Feb 07 jari 2030          * Handles dialog closing events
2 26 Feb 07 jari 2031          * @param e
2 26 Feb 07 jari 2032          */
2 26 Feb 07 jari 2033         public void windowClosing(WindowEvent e) {
2 26 Feb 07 jari 2034             algorithm.abort();
2 26 Feb 07 jari 2035             if (monitor != null)
2 26 Feb 07 jari 2036                 monitor.dispose();
2 26 Feb 07 jari 2037             if (logger != null)
2 26 Feb 07 jari 2038                 logger.dispose();
2 26 Feb 07 jari 2039             
2 26 Feb 07 jari 2040         }
2 26 Feb 07 jari 2041     }
2 26 Feb 07 jari 2042 }

Generated on Thu Jul 20 09:28:55 2023 (UTC) by svndigest 0.11.2pre (dev build 1672)