Package qmwi.kseg.som

Class DataSet

java.lang.Object
qmwi.kseg.som.DataSet
public class DataSet
extends Object

  • Field Details

  • Constructor Details

    • DataSet

      public DataSet()

  • Method Details

    • addEntry

      public void addEntry​(SOMdataEntry sde)

    • addEntry

      public void addEntry​(String inputLine)

    • addEntry

      public SOMdataEntry addEntry​(String inputLine, boolean isNormalizedData)

    • calcAverage

      public double calcAverage​(Vector<SOMdataEntry> thedata, String group)

    • count

      public int count​(String group, String entry)
      Zuordnung der input-Daten in Ergebnisgruppen cols muss mit den Spalten die beim Training verwendet wurden, �bereinstimmen Z�hlt alle Eintr�ge die innerhalb der Spalte "group" den Wert "entry" haben

    • countAuspraegungen

      public int countAuspraegungen​(Vector<SOMdataEntry> thedata, String group)
      Zählt die verschiedenen Ausprägungen innerhalb einer Spalte Diese Gruppe kann z.B. unterschiedliche Länder enthalten Der Rückgabewert würde dann der Anzahl an unterschiedlichen Ländern innerhalb des Datenbestandes entsprechen. TODO: Vorsicht: Falls eine Spalte nur Zahlen enthält, muss die Anzahl der Ausprägungen==1 sein. Dann wird nur _ein_ Eingabeneuron verwendet!!

    • getColumn

      public int getColumn​(String group)

    • getColumnNameAt

      public String getColumnNameAt​(int i)

    • getData

      public String[][] getData()

    • initSOM

      public void initSOM​(int gruppen, int kartenbreite, double maxNachb, int decN, int inputSize, boolean trainedWithReturnNaN)

    • inputNeuronsNeededFor

      public int inputNeuronsNeededFor​(int anzAuspr)

    • inputNeuronsNeededFor

      public int inputNeuronsNeededFor​(Vector<SOMdataEntry> thedata, String[] cols)

    • searchMax

      public double searchMax​(Vector<SOMdataEntry> thedata, String group)

    • searchMin

      public double searchMin​(Vector<SOMdataEntry> thedata, String group)

    • setGroupDescription

      public void setGroupDescription​(String inputLine)

    • trainOrUseSOM

      public Vector<SOMdataEntry>[] trainOrUseSOM​(boolean learn, int nachbarF, String[] cols, int anzWdh, BackgroundTaskStatusProviderSupportingExternalCall somservice, int maxTrainInput)
      Trains the SOM or uses the SOM in order to divide the input into groups
      Parameters:
      thedata - Vector mit den Eingabedaten (CSVdataEntry) oder null, dann werden die zur Klasse gehörenden Daten verwendet
      learn - Parameter bestimmt arbeitsweise der Funktion. Falls "true", Netzmodifizierung, falls "false", Klassenbildung
      somservice - If <>null, it can be used to update the status value (int).
      cols - [] Die zu bearbeitenden Spalten der Eingabematrix
      maxTrainInput -
      d -
      service -
      Returns:
      In Klassen aufgeteilte Inputdaten oder null, falls learn==false

    • iterator

      public Iterator<SOMdataEntry> iterator()
      Get a iterator for the data.
      Returns:
      The iterator will return SOMdataEntry objects.

    • clearEntries

      public void clearEntries()
      Clears the dataset, use addEntry to fill it again.

    • getGroupSize

      public int getGroupSize()

    • setBetaAndGamma

      public void setBetaAndGamma​(double betaParam, double gammaParam)

    • getDataSetSize

      public int getDataSetSize()

    • getSOMmap

      public Map getSOMmap()

    • getTrainedWithReturnNaN

      public boolean getTrainedWithReturnNaN()