From 13ae2147fdb725de17e5140689da6ec50db7b0c0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Numbtus <matias.mennecart.etu@univ-lille.fr>
Date: Fri, 29 Nov 2024 11:10:58 +0100
Subject: [PATCH] debut d'implemenation du choix de l'attribut de
classification
---
DevEfficace/rapport.md | 5 +-
.../controller/AddDataController.java | 95 ++++++++++---------
.../sae/classification/knn/MethodKNN.java | 17 +---
.../model/ClassificationModel.java | 8 +-
.../sae/classification/model/Iris.java | 10 ++
.../classification/model/LoadableData.java | 8 +-
.../sae/classification/model/Pokemon.java | 48 ++++++++--
.../sae/classification/utils/ViewUtil.java | 6 +-
8 files changed, 125 insertions(+), 72 deletions(-)
diff --git a/DevEfficace/rapport.md b/DevEfficace/rapport.md
index 57e2c8b..8811065 100644
--- a/DevEfficace/rapport.md
+++ b/DevEfficace/rapport.md
@@ -120,7 +120,10 @@ On obtient donc un taux de reussiste plutôt élevé. A chaque fois l'algorithme
| Distance Manhattan Normalisée | 0.178 | 0.188 | 0.2 | 0.215 | 0.205 | 0.203 | 0.194 | 0.190 | 0.184 | 0.180 | 0.190 | 7 |
---
-ajoyter un commentaire sur les resultats
+Le taux de reussiste est ici plus bas, cela s'explique notement par le nombre d'attribut different et la complexité a identifier le type d'un pokemon.
+Cependant le taux de reussiste reste satisfaisant et stable.
+
+Classification par isLegendary
## Efficacité
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/controller/AddDataController.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/controller/AddDataController.java
index 9a220bd..4d38f1f 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/controller/AddDataController.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/controller/AddDataController.java
@@ -45,56 +45,61 @@ public class AddDataController {
ClassificationModel model = ClassificationModel.getClassificationModel();
if (!model.getDatas().isEmpty()) {
Map<String, Object> attrMap = model.getDatas().get(0).getAttributesNames();
+ int classificationType = model.getDatas().get(0).getClassificationType();
for (Map.Entry<String, Object> entry : attrMap.entrySet()) {
String attrName = entry.getKey();
Object attrValue = entry.getValue();
- Label label = new Label(attrName);
- HBox hbox = new HBox(10, label);
- hbox.setAlignment(Pos.CENTER);
- hbox.setSpacing(10);
-
- if (attrValue instanceof Double) {
- Spinner<Double> doubleSpinner = new Spinner<>();
- doubleSpinner.setEditable(true);
- SpinnerValueFactory<Double> valueFactory =
- new SpinnerValueFactory.DoubleSpinnerValueFactory(
- 0.0,
- 9999,
- 0.0,
- 0.5
- );
- doubleSpinner.setValueFactory(valueFactory);
- hbox.getChildren().add(doubleSpinner);
- components.add(doubleSpinner);
- }
- else if (attrValue instanceof Integer) {
- Spinner<Integer> integerSpinner = new Spinner<>();
- integerSpinner.setEditable(true);
- SpinnerValueFactory<Integer> valueFactory =
- new SpinnerValueFactory.IntegerSpinnerValueFactory(
- 0,
- Integer.MAX_VALUE,
- 0,
- 1
- );
- integerSpinner.setValueFactory(valueFactory);
- hbox.getChildren().add(integerSpinner);
- components.add(integerSpinner);
- }
- else if (attrValue instanceof String) {
- TextField textField = new TextField();
- hbox.getChildren().add(textField);
- components.add(textField);
- }
- else if (attrValue instanceof Boolean) {
- ChoiceBox<String> choiceBox = new ChoiceBox<>();
- choiceBox.getItems().addAll("VRAI", "FAUX");
- choiceBox.setValue("VRAI");
- hbox.getChildren().add(choiceBox);
- components.add(choiceBox);
+ if(!attrMap.keySet().toArray()[classificationType].equals(attrName)) {
+ Label label = new Label(attrName);
+ HBox hbox = new HBox(10, label);
+ hbox.setAlignment(Pos.CENTER);
+ hbox.setSpacing(10);
+
+ if (attrValue instanceof Double) {
+ Spinner<Double> doubleSpinner = new Spinner<>();
+ doubleSpinner.setEditable(true);
+ SpinnerValueFactory<Double> valueFactory =
+ new SpinnerValueFactory.DoubleSpinnerValueFactory(
+ 0.0,
+ 9999,
+ 0.0,
+ 0.5
+ );
+ doubleSpinner.setValueFactory(valueFactory);
+ hbox.getChildren().add(doubleSpinner);
+ components.add(doubleSpinner);
+ }
+ else if (attrValue instanceof Integer) {
+ Spinner<Integer> integerSpinner = new Spinner<>();
+ integerSpinner.setEditable(true);
+ SpinnerValueFactory<Integer> valueFactory =
+ new SpinnerValueFactory.IntegerSpinnerValueFactory(
+ 0,
+ Integer.MAX_VALUE,
+ 0,
+ 1
+ );
+ integerSpinner.setValueFactory(valueFactory);
+ hbox.getChildren().add(integerSpinner);
+ components.add(integerSpinner);
+ }
+ else if (attrValue instanceof String) {
+ TextField textField = new TextField();
+ hbox.getChildren().add(textField);
+ components.add(textField);
+ }
+ else if (attrValue instanceof Boolean) {
+ ChoiceBox<String> choiceBox = new ChoiceBox<>();
+ choiceBox.getItems().addAll("VRAI", "FAUX");
+ choiceBox.setValue("VRAI");
+ hbox.getChildren().add(choiceBox);
+ components.add(choiceBox);
+ }
+ entries.getChildren().add(hbox);
}
- entries.getChildren().add(hbox);
+
+
}
}
}
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/knn/MethodKNN.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/knn/MethodKNN.java
index 686303c..c27e2df 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/knn/MethodKNN.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/knn/MethodKNN.java
@@ -51,15 +51,6 @@ public class MethodKNN {
}
}
- /**
- * Permet de recuperer les K-voisins les plus proches d'une données dans un jeu de données
- * en fonction d'une Distance.
- * @param datas Le jeu de données
- * @param data La donnée avec laquelle calculer la distance
- * @param k Le nombre de voisins a recupérer
- * @param distance
- * @return
- */
public static List<LoadableData> kVoisins(List<LoadableData> datas, LoadableData data, int k, Distance distance) {
// On recupere toutes les données
@@ -77,7 +68,7 @@ public class MethodKNN {
- public static String estimateClass(List<LoadableData> datas, LoadableData data, int k, Distance distance) {
+ public static String estimateClass(List<LoadableData> datas, LoadableData data, int k, Distance distance) throws IllegalAccessException {
// On recupere les K voisions de data.
List<LoadableData> kVoisins = MethodKNN.kVoisins(datas, data, k, distance);
@@ -105,7 +96,7 @@ public class MethodKNN {
}
- public static int bestK(List<LoadableData> datas, Distance distance) {
+ public static int bestK(List<LoadableData> datas, Distance distance) throws IllegalAccessException {
// On borne le K pour eviter de trouver un K trop grand
int maxK = (int) (Math.sqrt(datas.size()));
System.out.println("Max k: " + maxK);
@@ -128,7 +119,7 @@ public class MethodKNN {
}
- public static double robustesse(List<LoadableData> datas, int k, Distance distance, double testPart) {
+ public static double robustesse(List<LoadableData> datas, int k, Distance distance, double testPart) throws IllegalAccessException {
@@ -167,7 +158,7 @@ public class MethodKNN {
return taux/(1/testPart);
}
- public static void main(String[] args) throws CsvRequiredFieldEmptyException {
+ public static void main(String[] args) throws CsvRequiredFieldEmptyException, IllegalAccessException {
//Test de la robustesse et du meillleur K
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/ClassificationModel.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/ClassificationModel.java
index 403e01c..f37d551 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/ClassificationModel.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/ClassificationModel.java
@@ -101,6 +101,8 @@ public class ClassificationModel extends Observable {
notifyObservers();
} catch (IOException e) {
System.err.println("Erreur lors du chargement des données : " + e.getMessage());
+ } catch (IllegalAccessException e) {
+ throw new RuntimeException(e);
}
}
@@ -121,7 +123,11 @@ public class ClassificationModel extends Observable {
public void classifierDonnee(LoadableData data) {
if(dataToClass.get(data) != null && dataToClass.get(data)) return;
this.dataToClass.remove(data);
- data.setClassification(MethodKNN.estimateClass(datas, data, k, distance));
+ try {
+ data.setClassification(MethodKNN.estimateClass(datas, data, k, distance));
+ } catch (IllegalAccessException e) {
+ throw new RuntimeException(e);
+ }
notifyObservers(data);
dataToClass.put(data, true);
}
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Iris.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Iris.java
index fbf1734..381a193 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Iris.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Iris.java
@@ -68,6 +68,16 @@ public class Iris extends LoadableData {
return variety;
}
+ @Override
+ public Map<String, Object> getClassifiedAttributes() {
+ return Map.of();
+ }
+
+ @Override
+ public int getClassificationType() {
+ return 0;
+ }
+
/**
* Définit la classification (variété) de l'Iris.
* @param classification variété à définir.
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/LoadableData.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/LoadableData.java
index d1b6696..90d43b0 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/LoadableData.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/LoadableData.java
@@ -29,7 +29,7 @@ public abstract class LoadableData {
* Renvoie la classification de l'objet.
* @return classification sous forme de chaîne.
*/
- public abstract String getClassification();
+ public abstract String getClassification() throws IllegalAccessException;
/**
* Renvoie les types de classification définis.
@@ -97,11 +97,15 @@ public abstract class LoadableData {
*/
+ public abstract Map<String, Object> getClassifiedAttributes();
+
+ public abstract int getClassificationType() ;
+
/**
* Définit la classification de l'objet.
* @param classification classification à définir.
*/
- public abstract void setClassification(String classification);
+ public abstract void setClassification(String classification) throws IllegalAccessException;
public abstract Map<String, Object> getAttributesNames();
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Pokemon.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Pokemon.java
index 7ac5fad..faec110 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Pokemon.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/model/Pokemon.java
@@ -1,9 +1,8 @@
package fr.univlille.sae.classification.model;
import com.opencsv.bean.CsvBindByName;
-import java.util.HashMap;
-import java.util.LinkedHashMap;
-import java.util.Map;
+
+import java.util.*;
public class Pokemon extends LoadableData{
@@ -37,6 +36,7 @@ public class Pokemon extends LoadableData{
@CsvBindByName(column = "is_legendary")
private boolean isLegendary;
+ private int classificationType = 5;
public Pokemon(String name, int attack, int baseEggSteps, double captureRate, int defense, int experienceGrowth, int hp, int spAttack, int spDefense, String type1, String type2, double speed, boolean isLegendary) {
super();
@@ -76,8 +76,8 @@ public class Pokemon extends LoadableData{
* @return classification sous forme de chaîne.
*/
@Override
- public String getClassification() {
- return type1;
+ public String getClassification() throws IllegalAccessException {
+ return (String) this.getClass().getDeclaredFields()[classificationType].get(this).toString();
}
/**
@@ -86,10 +86,42 @@ public class Pokemon extends LoadableData{
* @param classification classification à définir.
*/
@Override
- public void setClassification(String classification) {
- this.type1 = classification;
+ public void setClassification(String classification) throws IllegalAccessException {
+ this.getClass().getDeclaredFields()[classificationType].set("", classification);
+ }
+
+
+ /**
+ * Permet de modifier l'attribut sur lequelle ont souhaite classifier
+ * Ne sont valable que les attributs present dans getClassificationAttributes()
+ *
+ * Le numéro de l'attribut correspond a sa place dans la liste de tous le attributs.
+ * @param classificationType
+ */
+ public void setClassificationType(int classificationType) throws IllegalArgumentException{
+ if(classificationType < 0 || classificationType > getAttributesNames().size()) throw new IllegalArgumentException("Cette attribut n'existe pas");
+ if(getClassifiedAttributes().containsKey(getAttributesNames().keySet().toArray()[classificationType])) throw new IllegalArgumentException("Cette attribut ne peut pas être utiliser pour la classification");
+ this.classificationType = classificationType;
+ }
+
+
+
+
+ public Map<String, Object> getClassifiedAttributes() {
+ Map<String, Object> attributes = new HashMap<>();
+
+ attributes.put("Experience growth", experienceGrowth);
+ attributes.put("Type 1", type1);
+ attributes.put("Type 2", type2);
+ attributes.put("Is legendary", isLegendary);
+
+ return attributes;
}
+ @Override
+ public int getClassificationType() {
+ return classificationType;
+ }
/**
* Renvoie les noms des attributs de l'objet.
@@ -109,6 +141,8 @@ public class Pokemon extends LoadableData{
attrNames.put("HP", hp);
attrNames.put("Special attack", spAttack);
attrNames.put("Special defense", spDefense);
+ attrNames.put("Type 1", type1);
+ attrNames.put("Type 2", type2);
attrNames.put("Speed", speed);
attrNames.put("Is legendary", isLegendary);
return attrNames;
diff --git a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/utils/ViewUtil.java b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/utils/ViewUtil.java
index 2217c06..aeb72aa 100644
--- a/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/utils/ViewUtil.java
+++ b/src/main/java/fr/univlille/sae/classification/utils/ViewUtil.java
@@ -87,9 +87,9 @@ public class ViewUtil {
tempHBox = new HBox();
label = new Label(colorsString[i+j]);
- rectangle = new Rectangle(10, 10);
- rectangle.setFill(colors.get(colorsString[i+j]));
- tempHBox.getChildren().addAll(rectangle, label);
+ Circle circle = new Circle(5);
+ circle.setFill(colors.get(colorsString[i+j]));
+ tempHBox.getChildren().addAll(circle, label);
line.getChildren().add(tempHBox);
}
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