public void PopulateDataGridView(string[][] System_testowy_sklasyfikowany, string[][] System_testowy, List <List <int> > Lista_klas)
{
Odleglosc o = new Odleglosc();
int Ostatnia_kolumna = System_testowy_sklasyfikowany[0].Length - 1;
var Number_of_object = new Dictionary <int, int>();
var Accuracy = new Dictionary <int, double>();
var Coverage = new Dictionary <int, double>();
var Tpr = new Dictionary <int, double>();
var Slownik_predykcji = new Dictionary <int, Dictionary <int, int> >();
Number_of_object = o.F_Number_of_object(System_testowy);
Accuracy = o.F_Accuracy(System_testowy_sklasyfikowany, System_testowy, Number_of_object, Podzial_na_klasy1);
Coverage = o.F_Coverage(System_testowy_sklasyfikowany, System_testowy, Number_of_object, Podzial_na_klasy1);
Tpr = o.F_Tpr(System_testowy, Lista_klas, System_testowy_sklasyfikowany, Podzial_na_klasy1);
Slownik_predykcji = o.F_Slownik_predykcji(System_testowy_sklasyfikowany, System_testowy, Podzial_na_klasy1);
Grid.Columns.Add("", "");
foreach (var kvp in Podzial_na_klasy1)
{
Grid.Columns.Add("klasadecyzyjna", Convert.ToString(System_testowy[Podzial_na_klasy1[kvp.Key][0]][Ostatnia_kolumna]));
}
Grid.Columns.Add("numerobiektow", "Number_of_object");
Grid.Columns.Add("skutecznosc", "Accuracy");
Grid.Columns.Add("pokrycie", "Coverage");
for (int i = 0; i < Lista_klas.Count; i++)
{
int value;
double acc_value;
double cov_value;
var pre_value = new Dictionary <int, int>();
int value1;
int value2;
int key2;
int key = Convert.ToInt16(System_testowy[Lista_klas[i][0]][Ostatnia_kolumna]);
if (i == 0 && i < Lista_klas.Count - 1)
{
key2 = Convert.ToInt16(System_testowy[Lista_klas[i + 1][0]][Ostatnia_kolumna]);
}
else
{
key2 = Convert.ToInt16(System_testowy[Lista_klas[i - 1][0]][Ostatnia_kolumna]);
}
Accuracy.TryGetValue(key, out acc_value);
Coverage.TryGetValue(key, out cov_value);
Number_of_object.TryGetValue(key, out value);
Slownik_predykcji.TryGetValue(key, out pre_value);
pre_value.TryGetValue(key, out value1);
pre_value.TryGetValue(key2, out value2);
var Macierz_0_1 = new int[Lista_klas.Count];
Grid.Rows.Add(Convert.ToString(System_testowy[Lista_klas[i][0]][Ostatnia_kolumna]), value1, value2, value, acc_value, cov_value);
}
int zmienna = 0;
var tab = new double[Tpr.Count];
foreach (var kvp in Tpr)
{
Tpr.TryGetValue(kvp.Key, out tab[zmienna]);
zmienna++;
}
Grid.Rows.Add("True Positive Rate", tab[1], tab[0]);
}
string[] F_klasyfikacja(string[] Obiekt_testowy, string[][] System_treningowy, string Metryka_string, int K)
{
Metryki m = new Metryki();
Odleglosc o = new Odleglosc();
var Obiekt_sklasyfikowany = new string[Obiekt_testowy.Length];
for (int i = 0; i < Obiekt_testowy.Length; i++)
{
Obiekt_sklasyfikowany[i] = Obiekt_testowy[i];
}
int Ostatnia_kolumna = Obiekt_sklasyfikowany.Length - 1;
switch (Metryka_string)
{
case "Euklidesa":
var Slownik_po_metryce = new Dictionary <int, double>();
for (int i = 0; i < System_treningowy.Length; i++)
{
Slownik_po_metryce.Add(i, m.Metryka_Euklidesa(Obiekt_testowy, System_treningowy[i]));
}
string decyzja = o.F_najblizszy_obiekt(Slownik_po_metryce, K, System_treningowy);
if (decyzja == "!")
{
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = "!";
}
else
{
string[] obiekt = System_treningowy[Convert.ToInt16(decyzja)];
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = obiekt[Ostatnia_kolumna];
}
break;
case "Manhattan":
var Slownik_po_metryce1 = new Dictionary <int, double>();
for (int i = 0; i < System_treningowy.Length; i++)
{
Slownik_po_metryce1.Add(i, m.Metryka_Manhattana(Obiekt_testowy, System_treningowy[i]));
}
string decyzja1 = o.F_najblizszy_obiekt(Slownik_po_metryce1, K, System_treningowy);
if (decyzja1 == "!")
{
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = "!";
}
else
{
string[] obiekt = System_treningowy[Convert.ToInt16(decyzja1)];
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = obiekt[Ostatnia_kolumna];
}
break;
case "Canberra":
var Slownik_po_metryce2 = new Dictionary <int, double>();
for (int i = 0; i < System_treningowy.Length; i++)
{
Slownik_po_metryce2.Add(i, m.Metryka_Canberra(Obiekt_testowy, System_treningowy[i]));
}
string decyzja2 = o.F_najblizszy_obiekt(Slownik_po_metryce2, K, System_treningowy);
if (decyzja2 == "!")
{
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = "!";
}
else
{
string[] obiekt = System_treningowy[Convert.ToInt16(decyzja2)];
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = obiekt[Ostatnia_kolumna];
}
break;
case "Czebyszewa":
var Slownik_po_metryce3 = new Dictionary <int, double>();
for (int i = 0; i < System_treningowy.Length; i++)
{
Slownik_po_metryce3.Add(i, m.Metryka_Czebyszewa(Obiekt_testowy, System_treningowy[i]));
}
string decyzja3 = o.F_najblizszy_obiekt(Slownik_po_metryce3, K, System_treningowy);
if (decyzja3 == "!")
{
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = "!";
}
else
{
string[] obiekt = System_treningowy[Convert.ToInt16(decyzja3)];
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = obiekt[Ostatnia_kolumna];
}
break;
case "Pearsona":
var Slownik_po_metryce4 = new Dictionary <int, double>();
for (int i = 0; i < System_treningowy.Length; i++)
{
Slownik_po_metryce4.Add(i, m.Metryka_Czebyszewa(Obiekt_testowy, System_treningowy[i]));
}
string decyzja4 = o.F_najblizszy_obiekt(Slownik_po_metryce4, K, System_treningowy);
if (decyzja4 == "!")
{
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = "!";
}
else
{
string[] obiekt = System_treningowy[Convert.ToInt16(decyzja4)];
Obiekt_sklasyfikowany[Ostatnia_kolumna] = obiekt[Ostatnia_kolumna];
}
break;
}
return(Obiekt_sklasyfikowany);
}
