Src/STMS_generateClosestMap.cxx

   1 #include <iostream>
   2 #include <string>
   3 #include <vector>
   4 #include <algorithm>
   5 #include <cmath>
   6 #include <fstream>
   7
   8 #include <omp.h>
   9
  10 typedef std::vector< float > TimeSerieType;
  11 typedef std::pair< unsigned int , float>  DistanceIndexType;
  12
  13 #pragma omp declare simd
  14 float distsq(float x, float y)
  15 {
  16         return (x-y) * (x-y);
  17 }
  18
  19 #pragma omp declare simd
  20 bool DistancePairComp (const DistanceIndexType &x, const DistanceIndexType &y)
  21 {
  22         return  x.second < y.second;
  23 }
  24
  25 float EuclidianDistanceTimeSerie( const TimeSerieType &a, const TimeSerieType &b)
  26 {
  27         float dist = 0;
  28         unsigned int n = a.size();
  29         #pragma omp parallel for simd reduction(+:dist) schedule(simd:static, 5)
  30         for (unsigned int i=0; i<n ; i++)
  31                         dist += distsq( a[i], b[i]) ;
  32
  33         return std::sqrt(dist);
  34 }
  35
  36
  37 int main(int argc, char *argv[])
  38 {
  39 std::vector< TimeSerieType > ClassSeries;
  40 std::vector< unsigned int > ClassLabels;
  41 std::vector< unsigned int > ClassEffectif;
  42
  43 unsigned int K = 5;
  44 unsigned int N = 2;
  45 std::cout << "argv[1] : csv filemane " << std::endl;
  46 std::cout << "argv[2] : K the number of neigboors" << std::endl;
  47 std::cout << "argv[3] : N the minimum effectif of classes "<< std::endl;
  48
  49 ///////////////////////////////////////////////////////////////
  50 /// \brief reading csv file
  51 ///////////////////////////////////////////////////////////////
  52 std::ifstream ifs;
  53 ifs.open (argv[1], std::ifstream::in);
  54 std::cout << "argv[1] : csv filemane = " << argv[1] << std::endl;
  55
  56
  57 std::string ID_str, Effectif_str, Value_str;
  58
  59 std::string::size_type sz = 0; // use to identify the endline
  60 while( ifs.good() )
  61 {
  62     if(sz == 0)    std::getline(ifs, ID_str, ',');
  63 //    std::cout << ID_str << " " ;
  64     ClassLabels.push_back( std::stof(ID_str) );
  65
  66     std::getline(ifs, Effectif_str, ',');
  67   //  std::cout << Effectif_str << " " ;
  68     ClassEffectif.push_back( std::stof(Effectif_str) );
  69
  70         TimeSerieType tmpSerie;
  71     int a;
  72     do
  73                 {
  74         std::getline(ifs, Value_str, ',');
  75 //        std::cout << Value_str << " "  ;
  76         a= Value_str.find('\n');
  77         tmpSerie.push_back( std::stof(Value_str, &sz) );
  78          }      while( a == -1 );
  79 //    std::cout << std::endl;
  80     ClassSeries.push_back( tmpSerie );
  81     ID_str = Value_str.substr(sz+1);  //  " 2\n12" -> "12"
  82 }
  83 ifs.close();
  84 ///////////////////////////////////////////////////////////////
  85
  86
  87 std::cout << " starting analysis " << std::endl;
  88 ///////////////////////////////////////////////////////////////
  89 /// \brief compute k nearest neigboor of each entry (effectif > N)
  90 ///////////////////////////////////////////////////////////////
  91 for(unsigned int i=0; i<ClassSeries.size(); i++)
  92 {
  93
  94     if( ClassEffectif[i] > N ) // if class's cardinal is > to N
  95                 {
  96                 std::vector< DistanceIndexType > DistanceToSeries(ClassSeries.size()) ; // we will use the current sample to validate (so sizes are the same)
  97                 unsigned int n= ClassSeries.size();
  98                 #pragma omp parallel for shared(DistanceToSeries)
  99                 for(unsigned int j=0; j<n; j++)  // compute each distance
 100             {
 101                         DistanceIndexType tmp;
 102                         tmp.first  = ClassLabels[j];
 103                         tmp.second =  EuclidianDistanceTimeSerie( ClassSeries[i], ClassSeries[j]);
 104                         DistanceToSeries[j] = tmp;
 105             }
 106
 107                 // now sort the vector DistanceToSeries according to ::second
 108                 std::sort(DistanceToSeries.begin(), DistanceToSeries.end(), DistancePairComp);
 109
 110                 // copy 2 to K in a file
 111                 std::cout << " [" << ClassLabels[i] << "] : ";
 112                 for( unsigned int j=0 ; j<K; j++)
 113                         std::cout << DistanceToSeries[j].first << " - ";
 114                 std::cout << std::endl;
 115                 //std::cin.get();
 116                 }
 117         else  { std::cout << " [" << ClassLabels[i] << "] : X " << std::endl; }
 118
 119 }
 120
 121 return 0;
 122 }