/// <summary>
///
/// </summary>
/// <param name="rawCouples">unclustered array of PredictionCouples having each a similarity assigned to it</param>
/// <param name="clusterWidth"> the width of the cluster grouping this PredictionCouples ex: 0.1 </param>
/// <returns></returns>
public static List <Cluster> Cluster(IEnumerable <PredictionCouple> rawCouples, double clusterWidth)
{
/// TODO : optimize Function
List <Cluster> finalList = new List <Cluster>();
double startingBound = 0;
var sortedData = from item in rawCouples
orderby item.Similarity descending
select item;
if (clusterWidth > 1)
{
clusterWidth = 1;
}
while (startingBound <= 1 - clusterWidth)
{
Cluster cluster = new Cluster(startingBound, startingBound + clusterWidth);
///TODO : optimize this piece of code to not traverse all sortedData everyTime
foreach (PredictionCouple item in sortedData)
{
/// add element if he had similarity in this cluster
cluster.AddElement(item);
}
finalList.Add(cluster);
startingBound += clusterWidth;
}
return(finalList);
}
public override Structuring TurnOffReduction(Set dataSet, Structuring partition)
{
if (partition is ReductionPartition)
{
return(((ReductionPartition)partition).Partition);
}
else
{
Dictionary <string, Cluster> _dic = new Dictionary <string, Cluster>();
foreach (var item in partition.Clusters)
{
Cluster _cluster = item.Value;
Cluster _newCluster = new Cluster(_cluster.Name, new List <Element>());
foreach (var _e in _cluster.Elements)
{
foreach (var _object in _e.Values)
{
_newCluster.AddElement((Element)_object);
}
}
_dic.Add(_newCluster.Name, _newCluster);
}
return(new Partition()
{
Clusters = _dic, Proximity = partition.Proximity
});
}
}
public override Structuring BuildStructuring()
{
if (Structurings == null || Set == null)
{
throw new NullReferenceException();
}
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.ResetProgressBar(1, 1, true);
IContainerProgressBar.UpdateProgressBar(0, "Running QMI algorithm...", true);
}
List <Attribute> list_att = new List <Attribute>();
int cont = 0;
foreach (Structuring s in Structurings)
{
foreach (Cluster c in s.Clusters.Values)
{
Attribute att = new Attribute("x" + cont, null);
cont++;
att.AttributeType = AttributeType.Numeric;
list_att.Add(att);
}
}
Set newset = new Set("Artificial");
newset.Attributes = new Attributes(list_att);
newset.ElementType = ElementType.Numeric;
foreach (Element e in Set.Elements)
{
List <object> values = new List <object>();
foreach (Structuring s in Structurings)
{
foreach (Cluster c in s.Clusters.Values)
{
double temp = c.HaveElement(e) ? 1 : 0;
temp = temp - ((double)c.ElementsCount / (double)Set.ElementsCount);
values.Add(temp);
}
}
Element newelement = new Element(newset, values);
newelement.Name = e.Name;
newelement.Index = e.Index;
newset.AddElement(newelement);
}
KMeans kms = new KMeans(newset, new EuclideanDistance()
{
AttributesToCalculateProximity = newset.Attributes.Values
});
kms.ClustersCount = ClusterCount;
kms.IterationsCount = IterationsCount;
kms.Seed = Environment.TickCount;
kms.IContainerProgressBar = IContainerProgressBar;
Structuring art_struct = kms.BuildStructuring();
List <Cluster> clusters = new List <Cluster>();
cont = 0;
foreach (Cluster c in art_struct.Clusters.Values)
{
Cluster temp = new Cluster("C-" + cont);
cont++;
foreach (Element item in c.Elements)
{
temp.AddElement(Set[item.Index]);
}
clusters.Add(temp);
}
Dictionary <string, Cluster> temp_dic = new Dictionary <string, Cluster>();
foreach (Cluster item in clusters)
{
temp_dic.Add(item.Name, item);
}
Structuring real_struct = new Partition()
{
Clusters = temp_dic
};
return(real_struct);
}
public override Structuring BuildStructuring()
{
try
{
if (Set == null || Structurings == null)
{
throw new NullReferenceException();
}
int _current = 1, _max = IterationsCount;
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.ResetProgressBar(1, _max, true);
IContainerProgressBar.UpdateProgressBar(0, "Running Simulated Annealing MeetJoinClusters algorithm...", true);
}
int random_pos = new Random(Environment.TickCount).Next(0, StructuringsCount);
//EuclideanDistance _eu = new EuclideanDistance();
//_eu.AttributesToCalculateProximity = Set.Attributes.Values;
//KMeans _kmeans = new KMeans(Set, _eu);
//_kmeans.ClustersCount =3;
//_kmeans.Seed = Environment.TickCount;
//_kmeans.IterationsCount = 100;
//Structuring initial = Structurings[random_pos];
BOK bok = new BOK(Set, Structurings)
{
GenericDistances = new MirkinDistance()
};
Structuring initial = UseBOK ? bok.BuildStructuring() : Structurings[0];
string[] initial_sol = new string[Set.ElementsCount];
for (int i = 0; i < Set.ElementsCount; i++)
{
initial_sol[i] = initial.Elements[Set[i]][0];
}
int _maxCluster = initial.ClustersCount;
List <string[]> labels_List = new List <string[]>();
//Convertir todas las particiones a arreglo de string, donde en cada posicion
//esta la etiqueta del cluster al que pertenece el elemento j
for (int i = 0; i < Structurings.Count; i++)
{
string[] _temp = new string[Set.ElementsCount];
labels_List.Add(_temp);
for (int j = 0; j < Set.ElementsCount; j++)
{
_temp[j] = Structurings[i].Elements[Set[j]][0];
}
}
string[] _result_labels = SA <string[]> .RunSAOMNewNeighbor(Set, initial_sol, labels_List, Temperature, .99, 50, 1.05, 10, .5, IterationsCount, IContainerProgressBar, _current, GenericDistances, ref _maxCluster);
Dictionary <string, Cluster> dic_clusters = new Dictionary <string, Cluster>();
for (int i = 0; i < Set.ElementsCount; i++)
{
if (dic_clusters.ContainsKey(_result_labels[i]))
{
dic_clusters[_result_labels[i]].AddElement(Set[i]);
}
else
{
Cluster c = new Cluster(_result_labels[i]);
c.AddElement(Set[i]);
dic_clusters.Add(c.Name, c);
}
}
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.FinishProgressBar();
}
Structuring = new Partition()
{
Clusters = dic_clusters
};
return(Structuring);
}
catch
{
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.ShowError("Error occurred in Simulated Annealing MeetJoinClusters algorithm.");
}
return(null);
}
}
public override Structuring BuildStructuring()
{
try
{
if (Set == null || Structurings == null)
{
throw new NullReferenceException();
}
int _current = 1, _maxpb = Set.ElementsCount * Structurings.Count;
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.ResetProgressBar(1, _maxpb, true);
IContainerProgressBar.UpdateProgressBar(1, "Running HGPA algorithm...", true);
}
if (ClustersCount <= 0)
{
throw new Exception("La cantidad de clusters debe ser mayor que cero");
}
else if (ClustersCount == 1)
{
Dictionary <string, Cluster> dic_clus = new Dictionary <string, Cluster>();
string name = "C-0";
List <Element> temp = new List <Element>();
for (int i = 0; i < Set.ElementsCount; i++)
{
temp.Add(Set[i]);
}
dic_clus.Add(name, new Cluster(name)
{
Elements = temp
});
Structuring = new Partition()
{
Clusters = dic_clus
};
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.FinishProgressBar();
}
return(Structuring);
}
else
{
#region Algorithm
//Construir un conjunto de elementos donde ahora cada elemento es un label,
//o lo que es lo mismo una hyperedge. Este seria el meta-grafo
Set hyperedgeSet = new Set("HyperEdge Set");
int dimH = 0;
foreach (Structuring s in Structurings)
{
dimH += s.ClustersCount;
}
byte[,] metagraph = new byte[Set.ElementsCount, dimH];
//Ahora por cada label annadir un nuevo elemento al conjunto, recordar que cada label
//seria cada hyperedges, lo que ahora cada hyperedges estaria representada por la clase Element
//pero la lista de Values seria el vector binario o mejor dicho los elementos que pertenecen
//a la hyperedges.
//La matriz metagraph es la representacion en vectores binarios del conjunto hyperedges.
// Ojo esto ya ///////Es mejor representar cada hyperedges de esta forma es decir con los elementos que pertenecen
// no se hace ///////a dicha hyperedges ya que si se representa por el vector binario entonces necesitariamos mucha memoria.
int index = 0;
foreach (Structuring structuring in Structurings)
{
foreach (Cluster cluster in structuring.Clusters.Values)
{
Element element = new Element();
element.Index = index;
element.Name = "hyperedge-" + index;
foreach (Element temp in cluster.Elements)
{
metagraph[temp.Index, index] = 1;
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.UpdateProgressBar(_current++, "Running HGPA algorithm...", false);
}
}
hyperedgeSet.AddElement(element);
index++;
}
}
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.UpdateProgressBar(_maxpb, "Running HGPA algorithm...", true);
}
Similarity _sim = new BinaryJaccardMeasure(metagraph);
ClusterAlgorithm ca = new Metis(hyperedgeSet, _sim);
ca.ClustersCount = ClustersCount;
ca.BuildStructuring();
Partition metaClusters = (Partition)ca.Structuring;
//Asignar cada elemento original a su metacluster correspondiente
//double[] va a tener dimension igual a la cantidad de elementos iniciales y en cada posicion va a estar un numero entre 0 y 1
List <double[]> _meta_hyperedges = new List <double[]>();
foreach (Cluster _c in metaClusters.Clusters.Values)
{
double[] _meta_hyperedge = new double[metagraph.GetLength(0)];
foreach (Element _e in _c.Elements)
{
//_e.Index es la columna de la matrix metgraph, que dicha columna representa a ese elemento
for (int row = 0; row < metagraph.GetLength(0); row++)
{
_meta_hyperedge[row] += metagraph[row, _e.Index];
}
}
//LLevar cada posicion a un valor enre 0 y 1
for (int i = 0; i < _meta_hyperedge.Length; i++)
{
_meta_hyperedge[i] = _meta_hyperedge[i] / _c.ElementsCount;
}
_meta_hyperedges.Add(_meta_hyperedge);
}
//Construir la particion final
Dictionary <string, Cluster> _dic_clusters = new Dictionary <string, Cluster>();
for (int i = 0; i < Set.ElementsCount; i++)
{
Element _e = Set[i];
double _max = -1;
int _meta_hyperedge = -1;
for (int j = 0; j < _meta_hyperedges.Count; j++)
{
if (_meta_hyperedges[j][_e.Index] > _max)
{
_max = _meta_hyperedges[j][_e.Index];
_meta_hyperedge = j;
}
}
string _nameOfCluster = "C-" + _meta_hyperedge;
if (_dic_clusters.ContainsKey(_nameOfCluster))
{
_dic_clusters[_nameOfCluster].AddElement(_e);
}
else
{
Cluster c = new Cluster(_nameOfCluster);
c.AddElement(_e);
_dic_clusters.Add(_nameOfCluster, c);
}
}
Structuring = new Partition()
{
Clusters = _dic_clusters
};
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.FinishProgressBar();
}
return(Structuring);
#endregion
}
}
catch
{
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.ShowError("Error occurred in MCLA algorithm.");
}
return(null);
}
}
//OJO Excepciones porque dice que no puede acceder al fichero porque esta siendo usado por otro proceso
//tbn da Excepcion porque dice que no existe el fichero.
//Parece que el metis se demora un poco creandolo, debe ser algo de eso, y lo crea pero despues parece que empieza
//a escribir sobre el y entonces es que me da la otra excepcion de que esta siendo usado por otra persona, es que todo
//ocurre muy rapido, NUNCA ME HA DADO EXCEPCION EN EL MODO DEBUG
public static Structuring BuildStructuringFromOutputFile(string inputfilename, Set Set, int ClustersCount, Proximity Proximity)
{
try
{
string folderpath = Utils.ExesFolderPath;
string filename = inputfilename + ".part." + ClustersCount;
string filepath = folderpath + Path.DirectorySeparatorChar + filename;
//Dar tiempo a que el algoritmo Metis cree el fichero
while (!File.Exists(filepath))
{
}
FileStream fs = null;
bool ok = false;
//Dar tiempo a que el algoritmo Metis termine de escribir sobre el fichero de salida
while (!ok)
{
try
{
fs = new FileStream(filepath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
ok = true;
}
catch
{ }
}
StreamReader sr = new StreamReader(fs);
Dictionary<string, Cluster> dic_clusters;
try
{
//Crear Dictionary<string,Cluster> para poder construir la particion
dic_clusters = new Dictionary<string, Cluster>();
string line;
int vertex = 0;
while ((line = sr.ReadLine()) != null)
{
int cluster = int.Parse(line);
string nameOfCluster = "C-" + cluster;
if (dic_clusters.ContainsKey(nameOfCluster))
{
dic_clusters[nameOfCluster].AddElement(Set[vertex]);
}
else
{
Cluster c = new Cluster(nameOfCluster);
c.AddElement(Set[vertex]);
dic_clusters.Add(nameOfCluster, c);
}
vertex++;
}
}
catch (Exception ex)
{
throw new Exception("Formato incorrecto del fichero de salida del algoritmo METIS \r\nInformacion Adicional: " + ex.Message);
}
finally
{
sr.Close();
fs.Close();
//Eliminar el fichero de entrada
File.Delete(ExesFolderPath + Path.DirectorySeparatorChar + inputfilename);
//Eliminar el fichero de salida
File.Delete(filepath);
}
//Los numeros de las particiones comienzan con cero hasta el numero de particiones menos uno[0,...,P-1]
return new Partition() { Clusters = dic_clusters, Proximity = Proximity };
}
catch
{
return null;
}
}
private void Crossover(Pair parents)
{
parents.P1 = Utils.Clone((Structuring)parents.P1);
parents.P2 = Utils.Clone((Structuring)parents.P2);
Cluster new_c1 = new Cluster(parents.C1.Name);
Cluster new_c2 = new Cluster(parents.C2.Name);
List <Element> un_el_p1 = new List <Element>();
List <Element> un_el_p2 = new List <Element>();
foreach (Element item in parents.C1.Elements)
{
if (parents.C2.HaveElement(item))
{
new_c2.AddElement(item);
}
//else if (!parents.P2.Clusters.Values.ToList().Exists(c => c.HaveElement(item)))
// new_c2.AddElement(item);
//else
//{
// //Si entra aki, el problema es que un elemento de C1, no pertenece a C2 (C2 es un de la P2), ni tampoco
// //pertenece a algun otro cluster de P2, por lo tanto ese elemento no esta en la particion P2, y P2 y P1
// //son particiones de un mismo conjunto. Este caso solamente se debe dar cuando P2 tiene elementos no asignados
// //y este elemento que estoy analizando puede estar no asignado, ahi en P2.
// throw new Exception("no puede entrara aki, siginificaria que cada particion tiene conjuntos distintos.");
// string c_temp = parents.P2.Elements[item][0];
// parents.P2.Clusters[c_temp].Elements.Remove(item);
// parents.P2.Elements.Remove(item);
// un_el_p2.Add(item);
//}
}
foreach (Element item in parents.C2.Elements)
{
if (parents.C1.HaveElement(item))
{
new_c1.AddElement(item);
}
//else if (!parents.P1.Clusters.Values.ToList().Exists(c => c.HaveElement(item)))
// new_c1.AddElement(item);
//else
//{
// for (int i = 0; i < parents.P1.Clusters.Values.ToList().Count; i++)
// {
// Cluster _ccc = parents.P1.Clusters.Values.ToList()[i];
// for (int ii = 0; ii < _ccc.ElementsCount; ii++)
// {
// if (_ccc[ii].Index == item.Index)
// {
// }
// }
// }
// //Si entra aki, el problema es que un elemento de C1, no pertenece a C2 (C2 es un de la P2), ni tampoco
// //pertenece a algun otro cluster de P2, por lo tanto ese elemento no esta en la particion P2, y P2 y P1
// //son particiones de un mismo conjunto. Este caso solamente se debe dar cuando P2 tiene elementos no asignados
// //y este elemento que estoy analizando puede estar no asignado, ahi en P2.
// throw new Exception("no puede entrara aki, siginificaria que cada particion tiene conjuntos distintos.");
// string c_temp = parents.P1.Elements[item][0];
// parents.P1.Clusters[c_temp].Elements.Remove(item);
// parents.P1.Elements.Remove(item);
// un_el_p1.Add(item);
//}
}
foreach (var item in new_c1.Elements)
{
parents.P1.Elements[item] = new List <string>()
{
new_c1.Name
};
}
foreach (var item in new_c2.Elements)
{
parents.P2.Elements[item] = new List <string>()
{
new_c2.Name
};
}
parents.P1.Clusters[new_c1.Name] = new_c1;
parents.P2.Clusters[new_c2.Name] = new_c2;
if (parents.P1.UnassignedElements != null)
{
parents.P1.UnassignedElements.AddRange(un_el_p1);
}
else
{
parents.P1.UnassignedElements = un_el_p1;
}
if (parents.P2.UnassignedElements != null)
{
parents.P2.UnassignedElements.AddRange(un_el_p2);
}
else
{
parents.P2.UnassignedElements = un_el_p2;
}
}
private void Crossover(Pair parents)
{
parents.P1 = Utils.Clone((Structuring)parents.P1);
parents.P2 = Utils.Clone((Structuring)parents.P2);
Cluster new_c1 = new Cluster(parents.C1.Name);
Cluster new_c2 = new Cluster(parents.C2.Name);
List<Element> un_el_p1=new List<Element>();
List<Element> un_el_p2=new List<Element>();
foreach (Element item in parents.C1.Elements)
{
if (parents.C2.HaveElement(item))
new_c2.AddElement(item);
//else if (!parents.P2.Clusters.Values.ToList().Exists(c => c.HaveElement(item)))
// new_c2.AddElement(item);
//else
//{
// //Si entra aki, el problema es que un elemento de C1, no pertenece a C2 (C2 es un de la P2), ni tampoco
// //pertenece a algun otro cluster de P2, por lo tanto ese elemento no esta en la particion P2, y P2 y P1
// //son particiones de un mismo conjunto. Este caso solamente se debe dar cuando P2 tiene elementos no asignados
// //y este elemento que estoy analizando puede estar no asignado, ahi en P2.
// throw new Exception("no puede entrara aki, siginificaria que cada particion tiene conjuntos distintos.");
// string c_temp = parents.P2.Elements[item][0];
// parents.P2.Clusters[c_temp].Elements.Remove(item);
// parents.P2.Elements.Remove(item);
// un_el_p2.Add(item);
//}
}
foreach (Element item in parents.C2.Elements)
{
if (parents.C1.HaveElement(item))
new_c1.AddElement(item);
//else if (!parents.P1.Clusters.Values.ToList().Exists(c => c.HaveElement(item)))
// new_c1.AddElement(item);
//else
//{
// for (int i = 0; i < parents.P1.Clusters.Values.ToList().Count; i++)
// {
// Cluster _ccc = parents.P1.Clusters.Values.ToList()[i];
// for (int ii = 0; ii < _ccc.ElementsCount; ii++)
// {
// if (_ccc[ii].Index == item.Index)
// {
// }
// }
// }
// //Si entra aki, el problema es que un elemento de C1, no pertenece a C2 (C2 es un de la P2), ni tampoco
// //pertenece a algun otro cluster de P2, por lo tanto ese elemento no esta en la particion P2, y P2 y P1
// //son particiones de un mismo conjunto. Este caso solamente se debe dar cuando P2 tiene elementos no asignados
// //y este elemento que estoy analizando puede estar no asignado, ahi en P2.
// throw new Exception("no puede entrara aki, siginificaria que cada particion tiene conjuntos distintos.");
// string c_temp = parents.P1.Elements[item][0];
// parents.P1.Clusters[c_temp].Elements.Remove(item);
// parents.P1.Elements.Remove(item);
// un_el_p1.Add(item);
//}
}
foreach (var item in new_c1.Elements)
{
parents.P1.Elements[item] = new List<string>() { new_c1.Name };
}
foreach (var item in new_c2.Elements)
{
parents.P2.Elements[item] = new List<string>() { new_c2.Name };
}
parents.P1.Clusters[new_c1.Name] = new_c1;
parents.P2.Clusters[new_c2.Name] = new_c2;
if (parents.P1.UnassignedElements != null)
parents.P1.UnassignedElements.AddRange(un_el_p1);
else
parents.P1.UnassignedElements = un_el_p1;
if (parents.P2.UnassignedElements != null)
parents.P2.UnassignedElements.AddRange(un_el_p2);
else
parents.P2.UnassignedElements = un_el_p2;
}
public override Structuring BuildStructuring()
{
if (Structurings == null || Set == null)
throw new NullReferenceException();
if (IContainerProgressBar != null)
{
IContainerProgressBar.ResetProgressBar(1, 1, true);
IContainerProgressBar.UpdateProgressBar(0, "Running QMI algorithm...", true);
}
List<Attribute> list_att = new List<Attribute>();
int cont = 0;
foreach (Structuring s in Structurings)
{
foreach (Cluster c in s.Clusters.Values)
{
Attribute att = new Attribute("x" + cont, null);
cont++;
att.AttributeType = AttributeType.Numeric;
list_att.Add(att);
}
}
Set newset = new Set("Artificial");
newset.Attributes = new Attributes(list_att);
newset.ElementType = ElementType.Numeric;
foreach (Element e in Set.Elements)
{
List<object> values = new List<object>();
foreach (Structuring s in Structurings)
{
foreach (Cluster c in s.Clusters.Values)
{
double temp = c.HaveElement(e) ? 1 : 0;
temp = temp - ((double)c.ElementsCount / (double)Set.ElementsCount);
values.Add(temp);
}
}
Element newelement = new Element(newset, values);
newelement.Name = e.Name;
newelement.Index = e.Index;
newset.AddElement(newelement);
}
KMeans kms = new KMeans(newset, new EuclideanDistance() { AttributesToCalculateProximity = newset.Attributes.Values });
kms.ClustersCount = ClusterCount;
kms.IterationsCount = IterationsCount;
kms.Seed = Environment.TickCount;
kms.IContainerProgressBar = IContainerProgressBar;
Structuring art_struct = kms.BuildStructuring();
List<Cluster> clusters = new List<Cluster>();
cont = 0;
foreach (Cluster c in art_struct.Clusters.Values)
{
Cluster temp = new Cluster("C-" + cont);
cont++;
foreach (Element item in c.Elements)
{
temp.AddElement(Set[item.Index]);
}
clusters.Add(temp);
}
Dictionary<string, Cluster> temp_dic=new Dictionary<string,Cluster>();
foreach (Cluster item in clusters)
{
temp_dic.Add(item.Name, item);
}
Structuring real_struct = new Partition() { Clusters = temp_dic };
return real_struct;
}
public override List <Structuring> GetReduction(Set dataSet, List <Structuring> realPartitions, out Set anewSet)
{
if (dataSet == null || realPartitions == null)
{
throw new ArgumentNullException();
}
// Calculamos la matriz de adyacencia
bool[,] adjMatrix = new bool[dataSet.ElementsCount, dataSet.ElementsCount];
int[] visited = new int[dataSet.ElementsCount];
int ccCount = 0;
for (int i = 0; i < dataSet.ElementsCount - 1; i++)
{
for (int j = i + 1; j < dataSet.ElementsCount; j++)
{
int jointCount = 0;
int halfPartitions = (int)Math.Floor(realPartitions.Count / 2.0);
foreach (var partition in realPartitions)
{
if (partition.BeSameCluster(dataSet[i], dataSet[j]))
{
jointCount++;
}
if (jointCount > halfPartitions)
{
adjMatrix[i, j] = adjMatrix[j, i] = true;
break;
}
}
}
}
for (int i = 0; i < dataSet.ElementsCount; i++)
{
if (visited[i] == 0)
{
ccCount++;
DFS(i, adjMatrix, visited, ccCount);
}
}
fragments = new Dictionary <string, List <object> >();
for (int i = 1; i <= ccCount; i++)
{
fragments.Add("OurFragment-" + i, new List <object>());
}
for (int i = 0; i < dataSet.ElementsCount; i++)
{
fragments["OurFragment-" + visited[i]].Add(dataSet[i]);
}
// La transformación
List <Element> _elements = new List <Element>();
Set _newSet = new Set(dataSet.RelationName + "(Reduction-Set)", _elements, dataSet.Attributes);
foreach (var item in fragments)
{
Element _e = new Element(_newSet, item.Value);
_e.Name = item.Key;
_elements.Add(_e);
}
anewSet = _newSet;
List <Structuring> partitions = new List <Structuring>();
//Build partitions
//First Partition
Dictionary <string, Cluster> dic_clusters = new Dictionary <string, Cluster>();
for (int i = 0; i < anewSet.ElementsCount; i++)
{
Cluster _c = new Cluster("C-" + i);
_c.AddElement(anewSet[i]);
dic_clusters.Add(_c.Name, _c);
}
partitions.Add(new Partition()
{
Clusters = dic_clusters
});
//realPartitions.ForEach(rp => partitions.Add(new ReductionPartition(rp, _newSet, fragments)));
return(partitions);
}