コード例 #1
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ファイル: NodeTest.cs プロジェクト: cechovsky/DiplomaThesis
        public void CountMeanOfNode_CountCorrectMean()
        {
            Params.inputDataDimension = 3;
            Node node = new Node(1, 1, 0.0, 0.0, "");
            // cluster 1
            ClusterX newClusterX1 = new ClusterX(node);

            newClusterX1.Items.Add(new Vector(new double[] { 1, 2, 3 }, new double[] { 1, -2, 3 }));
            newClusterX1.Items.Add(new Vector(new double[] { 2, 3, 4 }, new double[] { 2, 3, 4 }));
            newClusterX1.Items.Add(new Vector(new double[] { 3, 4, 5 }, new double[] { 3, 4, 5 }));
            newClusterX1.Mean = new Vector(new double[] { 1, 2, 3 });
            node.ClustersX.Add(newClusterX1);

            ClusterPair clusterPair1 = new ClusterPair();

            clusterPair1.X = newClusterX1;

            newClusterX1.SetClusterPair(clusterPair1);

            node.ClusterPairs.Add(clusterPair1);

            node.CountMeanAndVarianceMDF();
            node.CountOfSamples = 4;

            node.UpdateMeanAndVarianceMdf(new Vector(new double[] { 4, 5, 6 }, new double[] { 4, 5, 6 }));

            node.CountOfSamples = 5;

            node.UpdateMeanAndVarianceMdf(new Vector(new double[] { 5, 6, -7 }, new double[] { 5, 6, -7 }));
            Assert.AreEqual(node.VarianceMDF[0], 2.5);
            Assert.AreEqual(node.VarianceMDF[1], 9.7);
            Assert.AreEqual(node.VarianceMDF[2], 27.7);
        }
コード例 #2
0
ファイル: NodeTest.cs プロジェクト: cechovsky/DiplomaThesis
        public void CountC_CountCCorrect()
        {
            Node node = new Node(0, 0, 0.0, 0.0, "");

            Params.inputDataDimension = 3;
            node.CountOfSamples       = 6;

            // cluster 1
            ClusterX newClusterX1 = new ClusterX(node);

            newClusterX1.Items.Add(new Vector(0, 0));
            newClusterX1.Items.Add(new Vector(0, 0));
            newClusterX1.Items.Add(new Vector(0, 0));
            newClusterX1.Mean = new Vector(new double[] { 1, 2, 3 });
            node.ClustersX.Add(newClusterX1);

            ClusterPair clusterPair1 = new ClusterPair();

            clusterPair1.X = newClusterX1;

            newClusterX1.SetClusterPair(clusterPair1);

            node.ClusterPairs.Add(clusterPair1);

            // cluster 2
            ClusterX newClusterX2 = new ClusterX(node);

            newClusterX2.Items.Add(new Vector(0, 0));
            newClusterX2.Items.Add(new Vector(0, 0));
            newClusterX2.Mean = new Vector(new double[] { 3, 3, 4 });
            node.ClustersX.Add(newClusterX2);

            ClusterPair clusterPair2 = new ClusterPair();

            clusterPair2.X = newClusterX2;

            newClusterX2.SetClusterPair(clusterPair2);

            node.ClusterPairs.Add(clusterPair2);

            // cluster 3
            ClusterX newClusterX3 = new ClusterX(node);

            newClusterX3.Items.Add(new Vector(0, 0));
            newClusterX3.Mean = new Vector(new double[] { 9, 6, 7 });
            node.ClustersX.Add(newClusterX3);

            ClusterPair clusterPair3 = new ClusterPair();

            clusterPair3.X = newClusterX3;

            newClusterX3.SetClusterPair(clusterPair3);

            node.ClusterPairs.Add(clusterPair3);

            Vector mean = node.GetCFromClustersX();

            Assert.AreEqual(mean.Values[0], 3);
            Assert.AreEqual(mean.Values[1], 3);
            Assert.AreEqual(mean.Values[2], 1);
        }