public static void ReadFromXLS(string path) // Function for reading data from the file .xls
{
HSSFWorkbook hssfwb;
using (FileStream file = new FileStream(path, FileMode.Open, FileAccess.Read)) // Data2
{
hssfwb = new HSSFWorkbook(file);
}
ISheet sheet = hssfwb.GetSheet("FirstList");
List <string> Elements = new List <string>();
int column = 1, Row = 1;
countColumnData = 0;
Elements.Clear();
for (column = 1; sheet.GetRow(0).GetCell(column) != null; column++) // подсчет количества колонок в файле, а также запись названия ЛП
{
List <Term> t = new List <Term>();
NameOfLinguisticVariables.Add(string.Format("{0: 0.0}", sheet.GetRow(0).GetCell(column)));
LinguisticVariable LP = new LinguisticVariable(new Guid(), string.Format("{0: 0.0}", sheet.GetRow(0).GetCell(column)), t, 0, 1);
//FKB.ListVar.Add(LP);
countColumnData += 1;
}
if (counterFoRowDataFromFile == 0)
{
for (Row = 1; sheet.GetRow(Row) != null && sheet.GetRow(Row).GetCell(0) != null; Row++) // подсчет количества строк в файле
{
counterFoRowDataFromFile++;
}
}
column = 1;
ElementsMatrix = new double[counterFoRowDataFromFile, countColumnData];
for (int row = 1; row <= counterFoRowDataFromFile; row++) // запись построчно с файла данных в список ElementsMulti -MultiDimensionalVector-
{
MultiDimensionalVector h = new MultiDimensionalVector();
while (sheet.GetRow(row).GetCell(column) != null)
{
Elements.Add(string.Format("{0: 0.0}", sheet.GetRow(row).GetCell(column)));
column += 1;
}
List <double> result = Elements.Select(x => double.Parse(x)).ToList();
int integer = 0;
foreach (double x in result)
{
var newVector = x;
h.Add(newVector);
ElementsMatrix[row - 1, integer] = x;
integer++;
}
ElementsMulti.Add(h);
column = 1;
Elements.Clear();
}
ClusterCount = (counterFoRowDataFromFile / 2) + 3;
if (ClusterCount > 10)
{
ClusterCount = 7;
}
}
public MultiDimensionalVector FindClosestCentroid(MultiDimensionalVector element) //нахождение ближайшего центроида для элемента
{
int indexElement = Elements.IndexOf(element);
int indexClosestCentroid = 0;
double min = double.MaxValue;
for (int j = 0; j < Centroids.Count; ++j)
{
if (DistanceMatrix[indexElement, j] < min)
{
min = DistanceMatrix[indexElement, j];
indexClosestCentroid = j;
}
}
MultiDimensionalVector ClosestCentroid = Centroids.ElementAt(indexClosestCentroid);
return(ClosestCentroid);
}
public bool EqualPrevAndNewCentroids(double epsilon) //сравнение новых вычисленных центроидов для каждого кластера Cluster.Centroid с имеющимися центроидами (Centroids), вычисление с погрешностью epsilon
{
bool equivalent = true;
for (int i = 0; i < Centroids.Count; ++i)
{
//if (Centroids.ElementAt(i) == Clusters.ElementAt(i).Centroid)
MultiDimensionalVector differentVector = Centroids.ElementAt(i) - Clusters.ElementAt(i).Centroid;
foreach (var coord in differentVector)
{
if (Math.Abs(coord) > epsilon)
{
equivalent = false;
break;
}
}
}
return(equivalent);
}
public MultiDimensionalVector CalculateCentroid(Cluster cluster) //вычисление центроида для кластера и обновление значения центроида в кластере
{
MultiDimensionalVector centroid = new MultiDimensionalVector();
for (int i = 0; i < cluster.Centroid.Count; ++i)
{
centroid.Add(0.0);
}
if (cluster.Elements.Count > 0)
{
foreach (var e in cluster.Elements)
{
centroid = centroid + e;
}
centroid /= cluster.Elements.Count;
cluster.Centroid = centroid;
}
else
{
centroid = this.Elements.ElementAt(rand.Next(Elements.Count - 1));
}
return(centroid);
}
