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import csv
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import itertools
from itertools import permutations
import pandas as pd
import random
class Dim_1:
def tot_subconjunto(self,part):
sum = 0
for j in range(len(part)):
sum += part[j][1]
return sum
def rep_pontual(self,conjunto):
# Calcular o representante de um conjunto, conjunto este que tem o atributo e o respetivo peso associado
sum = 0
rep = 0
for j in range(len(conjunto)):
sum += conjunto[j][1] # número total de indíviduos
for i in range(len(conjunto)):
rep += conjunto[i][0] * conjunto[i][1]
rep = rep / sum
return rep
def extra(self,dataset):
extra = 0
e=self.e(dataset)
for x in range(len(dataset)):
extra += ((dataset.loc[x,'a']-e)*(dataset.loc[x,'a']-e)*(dataset.loc[x,'a']-e))
return extra
def e(self,dataset):
sum = 0
for j in range(len(dataset)):
sum += dataset.loc[j, 'N']
e=0
for i in range(len(dataset)):
e += (dataset.loc[i,'a'] * (dataset.loc[i,'N']/sum))
print('Soma: ', sum)
return e
def var(self,dataset):
e = self.e(dataset)
sum = 0
for j in range(len(dataset)):
sum += dataset.loc[j, 'N']
var=0
for x in range(len(dataset)):
var += ((dataset.loc[x, 'a']-e)*(dataset.loc[x, 'a']-e)*dataset.loc[x,'N'])
var=var/sum
return var
def skew(self, dataset):
e = self.e(dataset)
var = self.var(dataset)
sum = 0
for j in range(len(dataset)):
sum += dataset.loc[j, 'N']
skewness = 0
for x in range(len(dataset)):
skewness += ((dataset.loc[x, 'a'] - e) * (dataset.loc[x, 'a'] - e) * (dataset.loc[x, 'a'] - e) * dataset.loc[x, 'N'])
skewness = skewness / sum
skewness=(skewness/(np.sqrt(var*var*var)))
return skewness
def utilidade_Fina(self,dataset,fun_util):
sum = 0
for j in range(len(dataset)):
sum += dataset.loc[j, 'N']
util=0
for i in range(len(dataset)):
if fun_util == 'quad':
util+=(dataset.loc[i,'N']*dataset.loc[i,'a']*dataset.loc[i,'a'])
elif fun_util == 'cub':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * dataset.loc[i, 'a'] * dataset.loc[i, 'a']* dataset.loc[i, 'a'])
elif fun_util == 'raiz':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * math.sqrt(dataset.loc[i, 'a']))
elif fun_util == 'ent':
util += (dataset.loc[i, 'N']* dataset.loc[i, 'a']*math.log(dataset.loc[i, 'a'],2))
elif fun_util == 'pol':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * dataset.loc[i, 'a'] * (dataset.loc[i, 'a']-1))
elif fun_util == 'pol1':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * dataset.loc[i, 'a'] * (dataset.loc[i, 'a']+1))
elif fun_util == 'pol2':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * dataset.loc[i, 'a'] * (dataset.loc[i, 'a']-10))
elif fun_util == 'pol3':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * dataset.loc[i, 'a'] * (dataset.loc[i, 'a']+10))
elif fun_util=='exp':
util += (dataset.loc[i, 'N']*math.exp(dataset.loc[i, 'a']))
elif fun_util=='exp2':
util += (dataset.loc[i, 'N']*math.exp(dataset.loc[i, 'a']+1))
elif fun_util=='exp1':
util += (dataset.loc[i, 'N']*math.exp(dataset.loc[i, 'a']-1))
elif fun_util == 'exp_1':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * (-math.exp(-dataset.loc[i, 'a']/9105)))
elif fun_util == 'exp_2':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * (-2*math.exp(-2*dataset.loc[i, 'a'])))
elif fun_util == 'exp_4':
util += (dataset.loc[i, 'N'] * (-4*math.exp(-4*dataset.loc[i, 'a'])))
else:
print('Erro: Função Inválida!')
return util/sum
def utilidade_Grosseira(self,dataset,fun_util):
rep=self.rep_pontual(dataset)
if fun_util=='quad':
util=rep*rep
elif fun_util=='cub':
util=rep*rep*rep
elif fun_util=='raiz':
util=math.sqrt(rep)
elif fun_util=='ent':
util=rep*math.log(rep,2)
elif fun_util == 'pol':
util=rep*(rep-1)
elif fun_util == 'pol1':
util=rep*(rep+1)
elif fun_util == 'pol2':
util=rep*(rep-10)
elif fun_util == 'pol3':
util=rep*(rep+10)
elif fun_util == 'exp':
util=math.exp(rep)
elif fun_util == 'exp1':
util=math.exp(rep-1)
elif fun_util == 'exp2':
util=math.exp(rep+1)
elif fun_util=='exp_1':
util = -math.exp(-rep/9105)
elif fun_util == 'exp_2':
util = -2*math.exp(-2*rep)
elif fun_util == 'exp_4':
util = -4 * math.exp(-4 * rep)
else:
print('Erro: Função Inválida!')
return util
def utilidade_CART(self,particao,fun_util):
util=0
T=0
for part in particao:
rep=self.rep_pontual(part)
tot=0
for i in range(len(part)):
tot+=int(part[i][1])
T+=int(part[i][1])
if fun_util=='quad':
util += (rep * rep * tot)
elif fun_util=='cub':
util += (rep * rep * rep * tot)
elif fun_util=='raiz':
util += (math.sqrt(rep) * tot)
elif fun_util == 'ent':
util += (rep * math.log(rep, 2) * tot)
elif fun_util == 'pol':
util += (rep * (rep-1) * tot)
elif fun_util == 'pol1':
util += (rep * (rep+1) * tot)
elif fun_util == 'pol2':
util += (rep * (rep-10) * tot)
elif fun_util == 'pol3':
util += (rep * (rep+10) * tot)
elif fun_util == 'exp':
util += (math.exp(rep)*tot)
elif fun_util == 'exp1':
util += (math.exp(rep-1)*tot)
elif fun_util == 'exp2':
util += (math.exp(rep+1)*tot)
elif fun_util == 'exp_1':
util += ((-math.exp(-rep/9105))*tot)
elif fun_util == 'exp_2':
util = ((-2 * math.exp(-2 * rep))*tot)
elif fun_util == 'exp_4':
util = ((-4 * math.exp(-4 * rep))*tot)
else:
print('Erro: Função Inválida!')
return util/T
def utilidade(self,particao,fun_util):
U=[] #lista que guarda a utilidade de cada partição
P=[] #lista com as partições cuja utilidade estão no vetor U
for c in range(len(particao)):
P.append(particao[c])
util = 0
tot = 0 #número total de indivíduos do dataset
for i in range(len(particao[c])):
rep = self.rep_pontual(particao[c][i])
tot_sub=0
for j in range(len(particao[c][i])):
tot += float(particao[c][i][j][1])
tot_sub+=float(particao[c][i][j][1])
if fun_util=='quad':
util += (rep * rep * tot_sub)
elif fun_util=='cub':
util += (rep * rep * rep * tot_sub)
elif fun_util == 'raiz':
util += (math.sqrt(rep) * tot_sub)
elif fun_util == 'ent':
util += (rep * math.log(rep, 2) * tot_sub)
elif fun_util == 'pol':
util += (rep * (rep - 1) * tot_sub)
elif fun_util == 'pol1':
util += (rep * (rep + 1) * tot_sub)
elif fun_util == 'pol2':
util += (rep * (rep - 10) * tot_sub)
elif fun_util == 'pol3':
util += (rep * (rep + 10) * tot_sub)
elif fun_util == 'exp':
util += (math.exp(rep) * tot_sub)
elif fun_util == 'exp1':
util += (math.exp(rep-1) * tot_sub)
elif fun_util == 'exp2':
util += (math.exp(rep+1) * tot_sub)
elif fun_util == 'exp_1':
util += ((-math.exp(-rep/9105)) * tot_sub)
elif fun_util == 'exp_2':
util = ((-2 * math.exp(-2 * rep)) * tot_sub)
elif fun_util == 'exp_4':
util = ((-4 * math.exp(-4 * rep)) * tot_sub)
else:
print('Erro: Função Inválida!')
util=(util/tot)
U.append(util)
return U, P
def ganho(self,dataset,utilidade,fun_util):
rep = self.rep_pontual(dataset)
if fun_util=='quad':
ganho = (rep * rep) - utilidade
elif fun_util=='cub':
ganho = (rep * rep * rep) - utilidade
elif fun_util=='raiz':
ganho = (math.sqrt(rep)) - utilidade
elif fun_util=='ent':
ganho = (rep*math.log(rep,2)) - utilidade
elif fun_util == 'pol':
ganho = (rep * (rep-1)) - utilidade
elif fun_util == 'pol1':
ganho = (rep * (rep+1)) - utilidade
elif fun_util == 'pol2':
ganho = (rep * (rep-10)) - utilidade
elif fun_util == 'pol3':
ganho = (rep * (rep+10)) - utilidade
elif fun_util == 'exp':
ganho = math.exp(rep) - utilidade
elif fun_util == 'exp1':
ganho = math.exp(rep-1) - utilidade
elif fun_util == 'exp2':
ganho = math.exp(rep+1) - utilidade
elif fun_util=='exp_1':
ganho = -math.exp(-rep/9105) - utilidade
elif fun_util == 'exp_2':
ganho = -2*math.exp(-2*rep) - utilidade
elif fun_util == 'exp_4':
ganho = -4 * math.exp(-4 * rep) - utilidade
else:
print('Erro: Função Inválida!')
return ganho
def particoes(self,dataset, k):
#Funçaõ que retorna uma lista com todas as partições possíveis do 'dataset'
n = len(dataset)
u = list(itertools.product([i for i in range(1, n)], repeat=k))
particao = []
for e in u:
if sum(e) == n:
out = []
b = dataset
for i in e:
out.append(b[:i])
b = b[i:]
particao.append(out)
return particao
def brute_force_inc(self,dataset,k,fun_util):
#'k' é o parâmetro relativo ao número de partições que se pretende
rep=self.rep_pontual(dataset) #representante da base de dados
#Cálculo da utilidade de todas as partições
#Ciclo que nos dá todas as partições do dataset
U, P=self.utilidade(self.particoes(dataset, k),fun_util)
G=[] #lista com o ganho de cada partição
for i in range(len(U)):
if fun_util=='quad':
ganho=(rep*rep)-U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'cub':
ganho = (rep * rep * rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'ent':
ganho = (rep * math.log(rep, 2)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol':
ganho = (rep * (rep - 1)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol1':
ganho = (rep * (rep + 1)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol2':
ganho = (rep * (rep - 10)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol3':
ganho = (rep * (rep + 10)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util=='exp':
ganho = math.exp(rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util=='exp1':
ganho = math.exp(rep-1) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util=='exp2':
ganho = math.exp(rep+1) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'raiz':
ganho = (math.sqrt(rep)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
elif fun_util == 'exp_1':
ganho = -math.exp(-rep/9105) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
elif fun_util == 'exp_2':
ganho = -2 * math.exp(-2 * rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
elif fun_util == 'exp_4':
ganho = -4 * math.exp(-4 * rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
else:
print('Erro: Função Inválida!')
return opt_g,part_opt,opt_u
def all_part(self,dataset,k):
perm = permutations(dataset)
P=[]
for i in list(perm):
p = self.particoes(list(i), k)
P.append(p)
return P[0]
def brute_force_vdd(self,dataset,k,fun_util):
#'k' é o parâmetro relativo ao número de partições que se pretende
rep=self.rep_pontual(dataset) #representante da base de dados
#Cálculo da utilidade de todas as partições
#Ciclo que nos dá todas as partições do dataset
U, P=self.utilidade(self.all_part(dataset, k),fun_util)
G=[] #lista com o ganho de cada partição
for i in range(len(U)):
if fun_util=='quad':
ganho=(rep*rep)-U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'cub':
ganho = (rep * rep * rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'ent':
ganho = (rep * math.log(rep, 2)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol':
ganho = (rep * (rep - 1)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol1':
ganho = (rep * (rep + 1)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol2':
ganho = (rep * (rep - 10)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'pol3':
ganho = (rep * (rep + 10)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util=='exp':
ganho = math.exp(rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util=='exp1':
ganho = math.exp(rep-1) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util=='exp2':
ganho = math.exp(rep+1) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = min(G)
part_opt = P[G.index(min(G))]
opt_u = U[G.index(min(G))]
elif fun_util == 'raiz':
ganho = (math.sqrt(rep)) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
elif fun_util == 'exp_1':
ganho = -math.exp(-rep/9105) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
elif fun_util == 'exp_2':
ganho = -2 * math.exp(-2 * rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
elif fun_util == 'exp_4':
ganho = -4 * math.exp(-4 * rep) - U[i]
G.append(ganho)
opt_g = max(G)
part_opt = P[G.index(max(G))]
opt_u = U[G.index(max(G))]
else:
print('Erro: Função Inválida!')
return opt_g,part_opt,opt_u
def ro(self,part,fun_util):
rep=self.rep_pontual(part)
ro=0
for i in part:
if fun_util=='quad':
ro+=(i[0]*i[0]-(rep*rep))
elif fun_util=='cub':
ro += (i[0] * i[0]*i[0] - (rep * rep*rep))
elif fun_util=='raiz':
ro+=(math.sqrt(i[0])-math.sqrt(rep))
elif fun_util == 'exp_1':
ro += (-math.exp(-i[0]/9105) - (-math.exp(-rep/9105)))
elif fun_util == 'exp_2':
ro += (-2 * math.exp(-2 * i[0]) - (-2 * math.exp(-2 * rep)))
elif fun_util == 'exp_4':
ro += (-4 * math.exp(-4 * i[0]) - (-4 * math.exp(-4 * rep)))
ro=ro/self.tot_subconjunto(part)
return ro
def particoes(self,dataset, k):
#Função que retorna uma lista com todas as partições possíveis do 'dataset'
n = len(dataset)
u = list(itertools.product([i for i in range(1, n)], repeat=k))
particao = []
for e in u:
if sum(e) == n:
out = []
b = dataset
for i in e:
out.append(b[:i])
b = b[i:]
particao.append(out)
return particao
def u_Ck(self,Ck,fun_util):
#utilidade de um conjunto Ck
rep=self.rep_pontual(Ck)
if fun_util=='quad':
util=rep*rep
elif fun_util=='cub':
util=rep*rep*rep
elif fun_util=='raiz':
util=math.sqrt(rep)
elif fun_util=='ent':
util=rep * math.log(rep, 2)
elif fun_util=='pol':
util = rep*(rep-1)
elif fun_util=='pol1':
util = rep*(rep+1)
elif fun_util=='exp_1':
util = -math.exp(-rep/9105)
return util
def find_max_gain(self,Ck,fun_util):
val = -1
P = self.particoes(Ck, 2)
part_opt=[]
for i in range(len(P)):
Ck_menos=P[i][0]
Ck_mais = P[i][1]
# Calcular o ganho da partição binária
valk = np.abs(self.u_Ck(Ck,fun_util)-
np.divide(1,self.tot_subconjunto(Ck))*
(self.u_Ck(Ck_menos,fun_util)*self.tot_subconjunto(Ck_menos)+
self.u_Ck(Ck_mais,fun_util)*self.tot_subconjunto(Ck_mais)))
if valk>val:
val=valk
menos=Ck_menos
mais=Ck_mais
part_opt.append(menos)
part_opt.append(mais)
return val, part_opt
def cart(self, dataset, fun_util, k):
return self.cart_aux(dataset, fun_util, k)
def cart_aux(self,dataset, fun_util, k):
if k == 1:
dataset.sort()
return dataset
elif k > 1:
valmax=0
for j in range(len(dataset)):
if len(dataset[j])==1:
val=0
else:
val, part_opt=self.find_max_gain(dataset[j],fun_util)
print('val:', val)
if val>valmax:
valmax=val
partk=part_opt
kmax=j
dataset.pop(kmax)
for i in partk:
dataset.append(i)
dataset.sort()
return self.cart_aux(dataset, fun_util, k - 1)