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75465ca164
@ -182,7 +182,7 @@ void optimize_sag_loglik_logistic() {
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void optimize_sag_loglik_match() {
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if(state &~ SS_WEIGHTED) return;
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lsq::leastsquare_solver<2> lsqs;
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stats::leastsquare_solver<2> lsqs;
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for(auto& ei: sagedges) {
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ld y = sagdist[sagid[ei.i]][sagid[ei.j]];
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@ -2,47 +2,11 @@
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// Copyright (C) 2011-2022 Tehora and Zeno Rogue, see 'hyper.cpp' for details
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#include "kohonen.h"
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#include "../statistics.cpp"
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namespace rogueviz {
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namespace measures {
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double kendall(const vector<pair<int, int>>& allp) {
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int maxo = 0, maxe = 0;
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for(const auto& a: allp) maxo = max(maxo, a.first), maxe = max(maxe, a.second);
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maxo++; maxe++;
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if(maxo >= 256 || maxe >= 256) {
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println(hlog, "more than 256!\n");
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exit(1);
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}
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int cnt[256][256];
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for(int a=0; a<maxo; a++)
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for(int b=0; b<maxe; b++)
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cnt[a][b] = 0;
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for(const auto& a: allp) cnt[a.first][a.second]++;
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// int i1 = 0, i2 = 0;
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int K = isize(allp);
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// allp.emplace_back(maxo, maxe);
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vector<int> counts(maxe, 0);
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vector<int> totals(maxe);
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double tau = 0;
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for(int i=0; i<maxo; i++) {
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totals[0] = 0;
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for(int ii=1; ii<maxe; ii++)
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totals[0] -= counts[ii];
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for(int ii=1; ii<maxe; ii++)
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totals[ii] = totals[ii-1] + counts[ii] + counts[ii-1];
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for(int b=0; b<maxe; b++) {
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tau += totals[b] * 1. * cnt[i][b];
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counts[b] += cnt[i][b];
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}
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}
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ld par = (K * (K-1.) / 2);
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return tau / par;
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}
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vector<pair<int, int>> recreate_topology(const vector<int>& mapp, const vector<pair<int, int> >& edges) {
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auto cmapp = mapp;
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@ -117,7 +81,7 @@ ld evaluate_measure(manidata& emb, manidata& orig, vector<int>& mapp, vector<pai
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for(int i=0; i<No; i++) if(mapp[i] != -1)
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for(int j=0; j<i; j++) if(mapp[j] != -1)
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allp.emplace_back(diso[i][j], dise[mapp[i]][mapp[j]]);
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energy = kendall(allp);
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energy = stats::small_kendall<256, 256>(allp);
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}
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else if(k == 3) {
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vector<bool> empty(Ne, true);
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@ -1,9 +1,12 @@
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#ifndef _STATISTICS_CPP_
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#define _STATISTICS_CPP_
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#include <vector>
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#include <cstdio>
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#include <cmath>
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#include <array>
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namespace lsq {
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namespace stats {
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using namespace std;
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@ -98,4 +101,41 @@ template<size_t N> struct leastsquare_solver {
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}
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};
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template<size_t dim1, size_t dim2> double small_kendall(const vector<pair<int, int>>& allp) {
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int maxo = 0, maxe = 0;
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||||
for(const auto& a: allp) maxo = max(maxo, a.first), maxe = max(maxe, a.second);
|
||||
maxo++; maxe++;
|
||||
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||||
if(maxo >= dim1 || maxe >= dim2)
|
||||
throw hr::hr_exception("small_kendall limit exceeded");
|
||||
int cnt[dim1][dim2];
|
||||
for(int a=0; a<maxo; a++)
|
||||
for(int b=0; b<maxe; b++)
|
||||
cnt[a][b] = 0;
|
||||
for(const auto& a: allp) cnt[a.first][a.second]++;
|
||||
|
||||
// int i1 = 0, i2 = 0;
|
||||
int K = hr::isize(allp);
|
||||
// allp.emplace_back(maxo, maxe);
|
||||
vector<int> counts(maxe, 0);
|
||||
vector<int> totals(maxe);
|
||||
double tau = 0;
|
||||
for(int i=0; i<maxo; i++) {
|
||||
totals[0] = 0;
|
||||
for(int ii=1; ii<maxe; ii++)
|
||||
totals[0] -= counts[ii];
|
||||
for(int ii=1; ii<maxe; ii++)
|
||||
totals[ii] = totals[ii-1] + counts[ii] + counts[ii-1];
|
||||
|
||||
for(int b=0; b<maxe; b++) {
|
||||
tau += totals[b] * 1. * cnt[i][b];
|
||||
counts[b] += cnt[i][b];
|
||||
}
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}
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||||
double par = (K * (K-1.) / 2);
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return tau / par;
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}
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}
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#endif
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