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阿弥陀佛

街树飘影未见尘 潭月潜水了无声 般若观照心空静...

 
 
 

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关于我

一直从事气象预报、服务建模实践应用。 注重气象物理场、实况场、地理信息、本体知识库、分布式气象内容管理系统建立。 对Barnes客观分析, 小波,计算神经网络、信任传播、贝叶斯推理、专家系统、网络本体语言有一定体会。 一直使用Java、Delphi、Prolog、SQL编程。

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StaKDTree  

2014-11-01 17:03:18|  分类: weka |  标签: |举报 |字号 订阅

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package wekapp
import weka.core.{ EuclideanDistance, Instance, Instances, Attribute, DenseInstance }
import weka.core.neighboursearch.KDTree;
import scala.collection.immutable.SortedMap
import java.util.{ ArrayList }
import dbmd.Sta
trait StaKDTree {
  def stadict: SortedMap[String, Sta]
  def staIds: Set[String]
  val alon = new Attribute("lon")
  val alat = new Attribute("lat")
  val asta = new Attribute("sta")
  var boundid = -1.0
  val attrs = mkStruct
  val sta_instances = mkStaInstances
  val distfunc = new EuclideanDistance
  //distfunc.setDontNormalize(true)
  //distfunc.setAttributeIndices("first-2")
  val kdtree = new KDTree
  //kdtree.setDistanceFunction(distfunc)
  kdtree.setInstances(sta_instances)
 
  def kNearestNeighbours(lon: Double, lat: Double, k: Int): SortedMap[Double, String] = {
    var ds = SortedMap[Double, String]()
    val inst = mkInstance(lon, lat, 0)
    inst.setDataset(sta_instances)
    val neighbors = kdtree.kNearestNeighbours(inst, k)
    val euc1=euc(inst)(_)
    if (neighbors != null)
    for (i <- 0 until neighbors.size) {
      val n = neighbors.get(i)
      val sta = n.value(asta)
      if (sta > 49000 && i<=5) ds += euc1(n) -> sta.toInt.toString
    }
    ds
  }
  def nearestNeighbour(lon: Double, lat: Double): Double = {
    val inst = mkInstance(lon, lat, 0)
    inst.setDataset(sta_instances)
    var d = 0.0
    try {
      val neighbor = kdtree.nearestNeighbour(inst)
      d = euc(inst)(neighbor)
    } catch {
      case e: Exception => {
        boundid += -1
        val inst_bound = mkInstance(lon, lat, boundid)
        inst_bound.setDataset(sta_instances)
        sta_instances.add(inst_bound)
        kdtree.addInstanceInfo(inst_bound)
        println("append a bound instance:" + inst_bound)
        d = boundid
      }
    }
    d
  }
  private def mkStaInstances: Instances = {
    val dataset = new Instances("lon lat Sta", attrs, staIds.size)
    staIds.foreach { staid =>
      val s = stadict.get(staid).get
      val dat = mkInstance(s.lon, s.lat, s.sta.toDouble)
      dat.setDataset(dataset)
      dataset.add(dat)
    }
    dataset.setClassIndex(attrs.size - 1)
    dataset
  }
  private def mkInstance(lon: Double, lat: Double, sta: Double) = {
    val vals = Array[Double](lon, lat, sta)
    new DenseInstance(1.0, vals)
  }
  private def mkStruct = {
    val attrs = new ArrayList[Attribute]()
    attrs.add(alon)
    attrs.add(alat)
    attrs.add(asta)
    attrs
  }
  private def euc(a:Instance)(b:Instance)={
    val dx = a.value(alon) - b.value(alon)
    val dy = a.value(alat) - b.value(alat)
    math.sqrt(dx*dx + dy*dy)
  }
}
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