/// <summary>
/// Tìm center có độ tương tự cao nhất với document thông qua công thức cosine
/// </summary>
/// <param name="clusterCenter">danh sách center</param>
/// <param name="obj">document</param>
/// <returns>center có độ tương tự cao nhất với document</returns>
private static int FindClosestClusterCenter(List <Centroid> clusterCenters, DocumentVector obj)
{
int countCenter = clusterCenters.Count(); // số lượng center
float[] similarityMeasure = new float[countCenter];
// Tính độ tương tự của document với các center rồi add vào mảng similarityMeasure
for (int i = 0; i < countCenter; i++)
{
similarityMeasure[i] = SimilarityMatrics.FindExtendedJaccard(clusterCenters[i].GroupedDocument[0].VectorSpace, obj.VectorSpace);
}
// Tìm max trong mảng similarityMeasure
int index = 0;
float maxValue = similarityMeasure[0];
for (int i = 0; i < similarityMeasure.Count(); i++)
{
if (similarityMeasure[i] > maxValue)
{
maxValue = similarityMeasure[i];
index = i;
}
}
return(index);
}
public static string FindClosestDocument()
{
if (centroid != null)
{
//int countCenter = centroid.GroupedDocument.Count() - 1;
float max = 0;
string doc = "";
// Tính độ tương tự của document với các center rồi add vào mảng similarityMeasure
foreach (var ce in centroid.GroupedDocument)
{
if (ce.Content != documentVector.Content)
{
float current = SimilarityMatrics.FindExtendedJaccard(ce.VectorSpace, documentVector.VectorSpace);
if (max < current)
{
max = current;
doc = ce.Content;
}
}
}
if (string.IsNullOrEmpty(doc))
{
return(null);
}
else
{
return(doc);
}
}
return(null);
}
private int FindClosestClusterCenter(List <Centeroid <T> > clusterCenter, DocumentVector <T> obj)
{
float[] similarityMeasure = new float[clusterCenter.Count()];
for (int i = 0; i < clusterCenter.Count(); i++)
{
similarityMeasure[i] = SimilarityMatrics.FindCosineSimilarity(clusterCenter[i].GroupedDocument[0].VectorSpace, obj.VectorSpace);
}
int index = 0;
float maxValue = similarityMeasure[0];
for (int i = 0; i < similarityMeasure.Count(); i++)
{
if (similarityMeasure[i] > maxValue)
{
maxValue = similarityMeasure[i];
index = i;
}
}
return(index);
}
private int FindClosestClusterCenter(List <Centeroid <T> > clusterCenter, DocumentVector <T> docVector)
{
float[] similarityMeasure = new float[clusterCenter.Count];
int index = 0;
float maxValue = similarityMeasure[0];
Parallel.For(0, clusterCenter.Count, i =>
{
if (clusterCenter[i].GroupedDocument.Count > 0)
{
similarityMeasure[i] = SimilarityMatrics
.FindCosineSimilarity(clusterCenter[i].GroupedDocument[0].VectorSpace, docVector.VectorSpace);
}
if (similarityMeasure[i] > maxValue)
{
maxValue = similarityMeasure[i];
index = i;
}
});
return(index);
}
