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package rdf.pca;
import Jama.Matrix;
import filesAndFolders.fichiersTabules.FichierTabule;
import imageTiTi.Image;
import mathematics.Geometry;
import mathematics.matriciel.Jacobi;
import mathematics.matriciel.Vector;
import mathematics.matriciel.Vectors;
import mathematics.metrics.Euclidian;
import mathematics.metrics.Metric;
import mathematics.primitives.pointsTiTi.Point;
import mathematics.primitives.pointsTiTi.PointND;
import mathematics.statistics.CoVarianceMatrix;
import mathematics.statistics.CorrelationMatrix;
import measures.BaryBoiteContPeriSurf;
import utils.chronometer.Chronometer;
/**
* <p>Description : Cette classe permet d'effectuer une analyse en composante principale.</p>
* <p>Package necessaires : DV, filesAndFolders, imageTiTi, mathematics, measures, utils.</p>
* <p>Dernieres modifications :<br>
* 15 Aout 2009 (No Life ces thesards) => Creation.</p>
* <p>Copyright : Copyright (c) 2007.</p>
* <p>Laboratoire : LSIS.</p>
* <p>Equipe : Image et Modele, I&M (ex LXAO).</p>
*
* @author Guillaume THIBAULT
* @version 1.0
*/
public class PCA
{
protected CorrelationMatrix CoRe = null ;
protected CoVarianceMatrix CoVa = null ;
protected double[] EigenValues = null ;
protected Vector[] EigenVectors = null ;
protected Point Barycenter = null ;
protected Jacobi jacobi = null ;
protected Metric distances = new Euclidian() ;
public PCA()
{
CoRe = new CorrelationMatrix() ;
CoVa = new CoVarianceMatrix() ;
jacobi = new Jacobi() ;
distances = new Euclidian() ;
}
/** Methode qui effectue les calculs a partir d'un fichier tabule.
* @param fichier Le fichier contenant les donnees. ATTENTION, toutes les colonnes valides sont traitees.
* @param Reduce Doit on reduire la matrice (division par l'ecart type).
* @param Chrono Le chronometre pour mesurer le temps d'execution.*/
public void Compute(FichierTabule fichier, boolean Reduce, Chronometer Chrono)
{
int x, y ;
Matrix mat = null, vectors = null ;
if ( Chrono != null )
{
System.out.print("Principal component analysis: ") ;
Chrono.setMarqueur() ;
}
Barycenter = null ;
if ( Reduce )
{
mat = CoRe.Compute(fichier) ;
Barycenter = new PointND(CoRe.getAverages()) ;
}
else
{
mat = CoVa.Compute(fichier) ;
Barycenter = new PointND(CoVa.getAverages()) ;
}
int width = mat.getColumnDimension() ;
EigenValues = null ;
EigenValues = new double[width] ;
vectors = new Matrix(width, width) ;
jacobi.Compute(mat, EigenValues, vectors) ;
EigenVectors = new Vector[width] ; // On met les vecteurs résultats dans le tableau.
for (x=0 ; x < width ; x++)
{
EigenVectors[x] = new Vectors(mat.getRowDimension()) ;
for (y=0 ; y < mat.getRowDimension() ; y++)
EigenVectors[x].set(y, vectors.get(y, x)) ;
}
ComputeNewCoordinates(fichier) ;
mat = null ;
vectors = null ;
if ( Chrono != null ) System.out.println(Chrono.getTimeSinceMarqueurSecondes()) ;
}
/** Methode qui permet de calculer les nouvelles coordonnees des points (contenus dans le fichier) dans le nouveau referentiel forme par les axes principaux.
* Ces axes sont construit a partir des vecteurs propres et l'origine est le barycentre des valeurs contenues dans le fichier ayant servi a faire les calculs.
* @param fichier Le fichier contenant les individus dont on souhaite trouver les nouvelles coordonnees dans le nouveau referentiel.
* @return Le fichier contenant les nouvelles valeurs.*/
public FichierTabule ComputeNewCoordinates(FichierTabule fichier)
{
if ( Barycenter == null ) throw new Error("Call method Compute before ComputeNewCoordinates.") ;
int x, y ;
int height = fichier.getHauteur() ;
int width = fichier.getLargeur() ;
int Size = EigenValues.length ;
Point P = new PointND(Size) ;
int[] Types = new int[Size] ;
for (x=y=0 ; x < Size ; x++) Types[x] = FichierTabule.DOUBLE ;
FichierTabule result = new FichierTabule(fichier.getHauteur(), Types) ;
for (x=y=0 ; x < width ; x++)
if ( !fichier.isExcludedColumn(x) ) y++ ;
if ( y != Size ) throw new IllegalArgumentException("Nombre de colonnes valides du fichier différent de celui du fichier ayant servi à faire les calculs.") ;
for (y=0 ; y < height ; y++)
if ( !fichier.isExcluded(y) ) // L'individu n'est pas exclu.
{
for (x=0 ; x < width ; x++) // On récupère les composantes de l'individu et on les place dans le point P.
if ( !fichier.isExcludedColumn(x) )
switch ( fichier.getTypeColonne(x) )
{
case FichierTabule.INTEGER : P.set(x, fichier.getValueInt(y, x)) ; break ;
case FichierTabule.DOUBLE : P.set(x, fichier.getValueDouble(y, x)) ; break ;
default : throw new IllegalArgumentException("Only Integer or Double column type required.") ;
}
for (x=0 ; x < Size ; x++) // On calcule les coordonnées de P => projection sur les axes représentés par les vecteurs propres, origine=barycenter.
result.setValue(y, x, Geometry.IntersectionCoef(Barycenter, EigenVectors[x], P)) ;
}
Types = null ;
P = null ;
return result ;
}
/** Methode qui effectue les calculs a partir d'une image.
* @param image L'image sur laquelle on souhaite effectuer l'ACP.
* @param Chrono Le chronometre pour mesurer le temps d'execution.*/
public void Compute(Image image, Chronometer Chrono)
{
BaryBoiteContPeriSurf Bbcps = new BaryBoiteContPeriSurf() ;
Bbcps.Compute(image, true, Chrono) ;
Compute(image, Bbcps.Centroid, Chrono) ;
}
/** Methode qui effectue les calculs a partir d'une image.
* @param image L'image sur laquelle on souhaite effectuer l'ACP.
* @param Centroid Le barycentre.
* @param Chrono Le chronometre pour mesurer le temps d'execution.*/
public void Compute(Image image, Point Centroid, Chronometer Chrono)
{
if ( image == null ) throw new Error("image == null.") ;
int x, y, width ;
int largeur = image.getWidth() ;
int hauteur = image.getHeight() ;
double MomIneX, MomIneY, MomIneXY ;
double Bx, By ;
Matrix mat = null, vectors = null ;
if ( Chrono != null )
{
System.out.print("Calcul des axes principaux d'inertie : ") ;
Chrono.setMarqueur() ;
}
this.Barycenter = null ;
this.Barycenter = Centroid.Clone() ;
Bx = Centroid.getX() ;
By = Centroid.getY() ;
MomIneX = MomIneY = MomIneXY = 0.0 ;
for (y=0 ; y < hauteur ; y++)
for (x=0 ; x < largeur ; x++)
if ( image.Pixel(y, x) > 0 )
{
MomIneX += Math.pow((double)x-Bx, 2.0) ;
MomIneY += Math.pow((double)y-By, 2.0) ;
MomIneXY += ((double)x-Bx) * ((double)y-By) ;
}
mat = new Matrix(new double[][]{{MomIneX, MomIneXY}, {MomIneXY, MomIneY}}) ;
width = mat.getColumnDimension() ;
EigenValues = null ;
EigenValues = new double[width] ;
vectors = new Matrix(width, width) ;
jacobi.Compute(mat, EigenValues, vectors) ;
EigenVectors = new Vector[width] ; // On met les vecteurs résultats dans le tableau.
for (x=0 ; x < width ; x++)
{
EigenVectors[x] = new Vectors(mat.getRowDimension()) ;
for (y=0 ; y < mat.getRowDimension() ; y++)
EigenVectors[x].set(y, vectors.get(y, x)) ;
}
vectors = null ;
mat = null ;
if ( Chrono != null ) System.out.println(Chrono.getTimeSinceMarqueurSecondes()) ;
}
public CorrelationMatrix getCorelationMatrix()
{
return CoRe ;
}
public CoVarianceMatrix getCovarianceMatrix()
{
return CoVa ;
}
public double[] getEigenValues()
{
return EigenValues ;
}
public Vector[] getEigenVectors()
{
return EigenVectors ;
}
public Point getBarycenter()
{
return Barycenter ;
}
} |
