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src/test/java/fr/univlille/sae/classification/knn/distance/DistanceManhattanNormaliseeTest.java
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package fr.univlille.sae.classification.knn.distance;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import fr.univlille.sae.classification.model.LoadableData;
import fr.univlille.sae.classification.knn.MethodKNN;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.Map;
public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
class DistanceManhattanNormaliseeTest {
private DistanceManhattanNormalisee distanceManhattan;
private DistanceManhattanNormalisee distanceManhattanNormalisee;
@BeforeEach
public void setUp() {
// Initialisation de l'objet DistanceManhattanNormalisee avant chaque test
distanceManhattan = new DistanceManhattanNormalisee();
void setUp() {
distanceManhattanNormalisee = new DistanceManhattanNormalisee();
// Définition des valeurs de normalisation dans MethodKNN (à ajuster selon votre logique)
MethodKNN.minData = new double[] {0.0, 0.0}; // Valeurs minimales pour les attributs
MethodKNN.amplitude = new double[] {1.0, 1.0}; // Amplitude pour la normalisation
// Configurer les valeurs statiques pour la normalisation
MethodKNN.minData = new double[]{1.0, 2.0, 0.5};
MethodKNN.amplitude = new double[]{4.0, 3.0, 2.5};
}
@Test
public void testDistanceSimple() {
// Création de deux objets LoadableData avec des attributs simples
LoadableData data1 = new LoadableData() {
void testDistance_Calculation() {
LoadableData l1 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{2.0, 5.0, 1.0};
}
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class1";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -42,25 +44,25 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
LoadableData data2 = new LoadableData() {
LoadableData l2 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{4.0, 4.0, 2.0};
}
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class2";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -68,39 +70,36 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
// Calcul de la distance manhattan normalisée
double result = distanceManhattan.distance(data1, data2);
// Calcul attendu : (|1.0 - 3.0| / 1.0) + (|2.0 - 5.0| / 1.0)
double expected = (Math.abs(1.0 - 3.0) / 1.0) + (Math.abs(2.0 - 5.0) / 1.0);
double expectedDistance =
(Math.abs(2.0 - 4.0) - 1.0) / 4.0 +
(Math.abs(5.0 - 4.0) - 2.0) / 3.0 +
(Math.abs(1.0 - 2.0) - 0.5) / 2.5;
// Vérification du résultat
assertEquals(expected, result, 0.001);
assertEquals(expectedDistance, distanceManhattanNormalisee.distance(l1, l2), 1e-6);
}
@Test
public void testDistanceZero() {
// Deux objets avec les mêmes attributs (la distance devrait être 0)
LoadableData data1 = new LoadableData() {
void testDistance_ZeroDistance() {
MethodKNN.minData = new double[]{0.0, 0.0, 0.0};
LoadableData l1 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{3.0, 3.0, 3.0};
}
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class1";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -108,25 +107,25 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
LoadableData data2 = new LoadableData() {
LoadableData l2 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{3.0, 3.0, 3.0};
}
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class1";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -134,60 +133,31 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
// Vérification que la distance est bien 0
double result = distanceManhattan.distance(data1, data2);
assertEquals(0.0, result, 0.001);
assertEquals(0.0, distanceManhattanNormalisee.distance(l1, l2), 1e-6);
}
@Test
public void testDistanceAvecValeursExtremes() {
// Test avec des valeurs maximales ou minimales (hypothétiques dans ce cas)
LoadableData data1 = new LoadableData() {
@Override
public String getClassification() {
return null;
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
public Map<String, Object> getAttributesNames() {
return null;
}
@Test
void testDistance_EmptyAttributes() {
LoadableData l1 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
return new double[]{};
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
LoadableData data2 = new LoadableData() {
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class1";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -195,38 +165,25 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
double result = distanceManhattan.distance(data1, data2);
// Calcul de la distance, ici l'effet de normalisation devrait être pris en compte
double expected = (Math.abs(Double.MAX_VALUE - Double.MIN_VALUE) / 1.0) +
(Math.abs(Double.MIN_VALUE - Double.MAX_VALUE) / 1.0);
assertEquals(expected, result, 0.001);
}
LoadableData l2 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{};
}
@Test
public void testDistanceAvecDonneesNulles() {
// Test avec des données nulles
LoadableData data1 = new LoadableData() {
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class2";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -234,38 +191,30 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
LoadableData data2 = null;
try {
distanceManhattan.distance(data1, data2);
fail("La méthode devrait lever une exception quand l'un des objets est nul");
} catch (NullPointerException e) {
// Vérification qu'une exception est lancée
}
assertEquals(0.0, distanceManhattanNormalisee.distance(l1, l2), 1e-6);
}
@Test
public void testDistanceAvecDonneesVides() {
// Test avec des données vides (tous les attributs sont 0 ou absents)
LoadableData data1 = new LoadableData() {
void testDistance_DifferentLengthAttributes() {
LoadableData l1 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{2.0, 3.0};
}
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class1";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -273,25 +222,25 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
LoadableData data2 = new LoadableData() {
LoadableData l2 = new LoadableData() {
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[]{2.0};
}
@Override
public String getClassification() {
return null;
return "Class2";
}
@Override
public void setClassification(String classification) {
}
@Override
......@@ -299,19 +248,17 @@ public class DistanceManhattanNormaliseeTest {
return null;
}
@Override
public double[] getAttributes() {
return new double[0];
}
@Override
public String[] getStringAttributes() {
return new String[0];
}
};
// La distance devrait être 0 car il n'y a aucune différence d'attribut
double result = distanceManhattan.distance(data1, data2);
assertEquals(0.0, result, 0.001);
Exception exception = assertThrows(
ArrayIndexOutOfBoundsException.class,
() -> distanceManhattanNormalisee.distance(l1, l2)
);
assertEquals("Index 1 out of bounds for length 1", exception.getMessage());
}
}
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