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predihood/classes/distribution.md

-Mon idée de base était de tracer les courbes qui correspondent à la distribution des indicateurs dans le but de pouvoir les comparer.
-
-Les indicateurs utilisés sont ceux de la liste de taille 10. 
-
-Pour chaque IRIS expertisé :
-1. Récupérer ses indicateurs normalisés selon la liste de taille 10
-2. Récupérer la valeur maximale pour les indicateurs normalisées parmi tout le jeu de données des IRIS expertisés
-3. Tracer les points (i.e. les valeurs des indicateurs normalisés) dans un graphe et mettre la valeur maximale de l’axe y à la valeur maximale du jeu de données. Cela permet d’avoir des courbes visuellement sur la même échelle et donc de pouvoir les comparer équitablement
-4. Relier les points entre eux. 
-
-
-Idées pour la similarité entre deux courbes :
-
-Soit C1 et C2 les deux courbes à comparer. Chaque est composée de 10 indicateurs, classés dans le même ordre. Les deux courbes ont pour valeur maximale de l’ordonnée la velue m
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-**1ère idée** : calculer les différences entre les indicateurs uns à un et les cumuler pour calculer la dissimilarité.
-Formule utilisée :
-
-$$ dissimilarité = somme sur i de 1 à nb_points(abs(Yi1 - Yi2))/(max_value*nb_points) $$
-
-Similarité = (1-dissimilarity) * 100
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-2ème idée : prendre en compte l’inclinaison des pentes pour augmenter le score de dissimilarité quand les points sont au même niveau mais que la courbe n’est pas ressemblante
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-Formule utilisée :
-dissimilarité = somme sur i de 1 à nb_points (abs(Yi1 - Yi2) / max_value + facteur_dissim(Xi1, Yi1, Xi2, Yi2) ) / 2*nb_points
-
-Mais cette formule ne convient pas si les courbes sont identiques mais placées à des niveaux différents. 
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-Autre question que je me posais au niveau de la normalisation : est-ce que les valeurs normalisées ont un
-
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-Après avoir calculé les similarité, il fait regrouper les courbes "qui se ressemblent", i.e. celles qui ont une grande similarité.
-Plusieurs verrous :
-- avec un nombre élevé d'IRIS, va prendre pas mal de temps
-- 
-
-Je n'ai pas encore trouvé de solution implémentable pour le moment. J'avais pensé à calculer les similarités deux à deux mais après je n'ai pas encore trouvé de moyens pour les regrouper.  
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predihood/temp.py

+import pandas as pd
+from sklearn.cluster import KMeans
+
+from predihood.classes.Data import Data
+from predihood.classes.Dataset import Dataset
+from predihood.classes.Method import Method
+from predihood.config import ENVIRONMENT_VALUES
+
+
+def geo_position():
+    file = pd.read_csv("generated_files/cleaned_data.csv")
+    north, south, east, west, southEast, northEast, southWest, northWest, centre, problem = 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
+
+    for index, line in file.iterrows():
+        # print(line)
+        # print(line["old_landscape"])
+        if isinstance(line["old_geographical_position"], str):
+            old_val = line["old_geographical_position"].split()[0].upper()
+            if old_val == "NORD":
+                north += 1
+            elif old_val == "SUD":
+                south += 1
+            elif old_val == "EST":
+                east += 1
+            elif old_val == "OUEST":
+                west += 1
+            elif old_val == "CENTRE":
+                centre += 1
+            elif old_val == "NORD-EST":
+                northEast += 1
+            elif old_val == "NORD-OUEST":
+                northWest += 1
+            elif old_val == "SUD-EST":
+                southEast += 1
+            elif old_val == "SUD-OUEST":
+                southWest += 1
+            else:
+                problem += 1
+                print(line["old_geographical_position"])
+        else:
+            print(line["old_geographical_position"])
+            problem += 1
+
+        if isinstance(line["new_geographical_position"], str):
+            new_val = line["new_geographical_position"].split()[0].upper()
+            if new_val == "NORD":
+                north += 1
+            elif new_val == "SUD":
+                south += 1
+            elif new_val == "EST":
+                east += 1
+            elif new_val == "OUEST":
+                west += 1
+            elif new_val == "CENTRE":
+                centre += 1
+            elif new_val == "NORD-EST":
+                northEast += 1
+            elif new_val == "NORD-OUEST":
+                northWest += 1
+            elif new_val == "SUD-EST":
+                southEast += 1
+            elif new_val == "SUD-OUEST":
+                southWest += 1
+            else:
+                problem += 1
+                print(line["new_geographical_position"])
+        else:
+            print(line["new_geographical_position"])
+            problem += 1
+
+    print(north, south, east, west, southEast, northEast, southWest, northWest, centre, " - ", problem)
+
+
+def k_means_v1():
+    data = Data()
+    data.init_all_in_one()
+    for env in ENVIRONMENT_VALUES:
+        dataset = Dataset(data, env, "unsupervised")
+        # dataset.selected_indicators =
+        nb_clust = len(ENVIRONMENT_VALUES[env])
+        print(dataset.selected_indicators)
+
+        estimator = Method("kmeans", dataset, KMeans(n_clusters=nb_clust))
+        estimator.fit()
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # k_means_v1()
+    geo_position()