package?Marchinglearning.knn2;

import?java.util.ArrayList;
import?java.util.Comparator;
import?java.util.HashMap;
import?java.util.List;
import?java.util.Map;
import?java.util.PriorityQueue;

/**
?*?KNN算法主體類
?*/
public?class?KNN?{
	/**
	?*?設置優先級隊列的比較函數，距離越大，優先級越高
	?*/
	private?Comparator?comparator?=?new?Comparator（）?{
		public?int?compare（KNNNode?o1?KNNNode?o2）?{
			if?（o1.getDistance（）?>=?o2.getDistance（））?{
				return?1;
			}?else?{
				return?0;
			}
		}
	};
	/**
	?*?獲取K個不同的隨機數
	?*?@param?k?隨機數的個數
	?*?@param?max?隨機數最大的范圍
	?*?@return?生成的隨機數數組
	?*/
	public?List?getRandKNum（int?k?int?max）?{
		List?rand?=?new?ArrayList（k）;
		for?（int?i?=?0;?i?			int?temp?=?（int）?（Math.random（）?*?max）;
			if?（!rand.contains（temp））?{
				rand.add（temp）;
			}?else?{
				i--;
			}
		}
		return?rand;
	}
	/**
	?*?計算測試元組與訓練元組之前的距離
	?*?@param?d1?測試元組
	?*?@param?d2?訓練元組
	?*?@return?距離值
	?*/
	public?double?calDistance（List?d1?List?d2）?{
		double?distance?=?0.00;
		for?（int?i?=?0;?i?			distance?+=?（d1.get（i）?-?d2.get（i））?*?（d1.get（i）?-?d2.get（i））;
		}
		return?distance;
	}
	/**
	?*?執行KNN算法，獲取測試元組的類別
	?*?@param?datas?訓練數據集
	?*?@param?testData?測試元組
	?*?@param?k?設定的K值
	?*?@return?測試元組的類別
	?*/
	public?String?knn（List>?datas?List?testData?int?k）?{
		PriorityQueue?pq?=?new?PriorityQueue（k?comparator）;
		List?randNum?=?getRandKNum（k?datas.size（））;
		System.out.println（“randNum:“+randNum.toString（））;
		for?（int?i?=?0;?i?			int?index?=?randNum.get（i）;
			List?currData?=?datas.get（index）;
			String?c?=?currData.get（currData.size（）?-?1）.toString（）;
			//System.out.println（“currData:“+currData+“c:“+c+“testData“+testData）;
			//計算測試元組與訓練元組之前的距離
			KNNNode?node?=?new?KNNNode（index?calDistance（testData?currData）?c）;
			pq.add（node）;
		}
		for?（int?i?=?0;?i?			List?t?=?datas.get（i）;
			//System.out.println（“testData:“+testData）;
			//System.out.println（“t:“+t）;
			double?distance?=?calDistance（testData?t）;
			//System.out.println（“distance:“+distance）;
			KNNNode?top?=?pq.peek（）;
			if?（top.getDistance（）?>?distance）?{
				pq.remove（）;
				pq.add（new?KNNNode（i?distance?t.get（t.size（）?-?1）.toString（）））;
			}
		}
		
		return?getMostClass（pq）;
	}
	/**
	?*?獲取所得到的k個最近鄰元組的多數類
	?*?@param?pq?存儲k個最近近鄰元組的優先級隊列
	?*?@return?多數類的名稱
	?*/
	private?String?getMostClass（PriorityQueue?pq）?{
		Map?classCount?=?new?HashMap（）;
		for?（int?i?=?0;?i?			KNNNode?node?=?pq.remove（）;
			String?c?=?node.getC（）;
			if?（classCount.containsKey（c））?{
				classCount.put（c?classCount.get（c）?+?1）;
			}?else?{
				classCount.put（c?1）;
			}
		}
		int?maxIndex?=?-1;
		int?maxCount?=?0;
		object[]?classes?=?classCount.keySet（）.toArray（）;
		for?（int?i?=?0;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????3372??2015-05-23?21:39??knn2\KNN.java
?????文件?????????712??2015-05-23?21:30??knn2\KNNNode.java
?????文件????????1907??2015-05-23?21:31??knn2\TestKNN.java
?????文件?????????203??2015-05-23?20:24??knndata2\datafile.data
?????文件?????????191??2015-05-23?20:24??knndata2\testfile.data