K-En Yakın Komşu C# Program Örneği Çalışmıyor Da

[seljuknet]

Merhabalar arkadaşlar bu programı nasıl çalıştırırım C# mış, ama ben çalıştıramadım ne kurmam lazım.

class KNN

{



public float knnBenzerlikHes(float[] gelenMailVectoru, float[] q)

{

float benzerlikOranı = 0;

float toplamUst = 0, toplamAlt1 = 0, toplamAlt2 = 0;



for (int i = 0; i < gelenMailVectoru.Length; i++)

{

toplamUst += float.Parse(gelenMailVectoru[i].ToString()) * float.Parse(q[i].ToString());



toplamAlt1 += float.Parse(gelenMailVectoru[i].ToString()) * float.Parse(gelenMailVectoru[i].ToString());



toplamAlt2 += float.Parse(q[i].ToString()) * float.Parse(q[i].ToString());

}



benzerlikOranı = toplamUst / (float)(Math.Sqrt(toplamAlt1) * Math.Sqrt(toplamAlt2));



return benzerlikOranı; //0 ile 1 arasında bir değer döner. 1'e ne kadar yakınsa benzerlik o kadar fazladır.





}



}

[SimpsoN_Bart]

Bu tam olarak bir program değil, class yani sınıf. Yeni nesne türetip kullanabilirsin ancak bu şekilde işine yaracak bir şeye benzemiyor doğrusu.

[seljuknet]

Bu tam olarak bir program değil, class yani sınıf. Yeni nesne türetip kullanabilirsin ancak bu şekilde işine yaracak bir şeye benzemiyor doğrusu.

 

 

evet bu yüzden nasıl yapabilirim class oluştursam çalışır mı ve hangi program kullanmalıyım? yeniyim de bu işlerde.

[SimpsoN_Bart]

MS Visual Studio programıyla çalıştırabilirsin. Şimdi yeniyim diyorsun sana yapman gereken şeyleri  adım adım söylesem kötü olacağım biliyorum daha önce çok başıma geldi çünkü :D En azından şunu söylemeliyim ki eğer bu işlere yeni girdiysen bu kodlar sana ağır gelecektir ve kullanabileceğini sanmıyorum.

Edited November 23, 2013 by SimpsoN_Bart

[seljuknet]

MS Visual Studio programıyla çalıştırabilirsin. Şimdi yeniyim diyorsun sana yapman gereken şeyleri  adım adım söylesem kötü olacağım biliyorum daha önce çok başıma geldi çünkü :D En azından şunu söylemeliyim ki eğer bu işlere yeni girdiysen bu kodlar sana ağır gelecektir ve kullanabileceğini sanmıyorum.

 

bu bir ödev o yüzden lazım, yani alakasız bir dersten bu konuda program yapmamı istediler. O derste de herhangi bir yazılım öğrenmiyoruz. Bu yüzden bu program lazım bana. Çalışması gerekiyor

[seljuknet]

arkadaşlar burada istediğim kodlar var ama eclipse te açamıyorum nasıl açabilirim. düzenleme yapmak ve çalıştırmak için.

 

http://paul.luminos.nl/update/408

 

yardımcı olur musunuz?

[tekserkan]

arkadaş ben bir konsol uygulaması hazırlayıp göndermeye çalışacağım.

[seljuknet]

arkadaş ben bir konsol uygulaması hazırlayıp göndermeye çalışacağım.

 

eğer bunu yaparsan duacın olurum valla sağolasın.

[tekserkan]

bu gelenmailvectoru ve q değeri nedir acaba sayısal bir değer mi yoksa bir string değer mi?

Edited November 23, 2013 by tekserkan

[seljuknet]

bu gelenmailvectoru ve q değeri nedir acaba sayısal bir değer mi yoksa bir string değer mi?

 

malesef hiç bilgim yok, bir hocamız ödev verdi yazılımı bana yapında nasıl yaparsanız yapın dedi. Ara sınavınıza ekleyeceğim not olarak dedi. Bu ders yazılım dersi de değil. Yazılım hakkında bilgim de yok. bu yüzden böyle kaldım :S

[seljuknet]

ya da aşağıdaki kodu çalıştırmam için ne yapabilirim.

// kNN demo
// Jerry Zhu, Carnegie Mellon University, 2000/12
// My first Java program.

import java.applet.Applet;
import java.awt.*;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.awt.event.ActionEvent;
                                    
    
public class KNN extends Applet implements ActionListener
{
    private TextField inputN, inputComplexity, inputK, inputKNN;
    private Button Step1Button, Step2Button, Step3Button;
	private Label errLabel; 
    private KNNCanvas theKNNCanvas;
	private Canvas theTruthCanvas;
    
    private int n, complexity, k, knn;
    private boolean[][] truth;
    private class Sample {
        int x;
        int y;
        boolean label;
    } 
    Sample[] samples;
    
    private class Distance {
        double d;
        boolean label;
    } 
    Distance[] distances;
    
    public void init()
    {
		GridBagLayout bag = new GridBagLayout();
		GridBagConstraints c = new GridBagConstraints();
        this.setLayout(bag);

		// create input fields for 
        // N: the size of the area is N*N
		Label label = new Label("Step 1: Field size(10--80):");
		bag.setConstraints(label, c);
		this.add(label);
        inputN = new TextField("80", 2);
		bag.setConstraints(inputN, c);
        this.add(inputN);
		// Complexity: of the true distribution
		label = new Label("      complexity(1--100):");
		bag.setConstraints(label, c);
		this.add(label);
        inputComplexity = new TextField("5", 2);
		bag.setConstraints(inputComplexity, c);
        this.add(inputComplexity);
        Step1Button = new Button("Create Truth");
		Step1Button.addActionListener(this);
		c.anchor = GridBagConstraints.WEST;
		c.gridwidth = GridBagConstraints.REMAINDER; // last component in a row
		bag.setConstraints(Step1Button, c);
		c.anchor = GridBagConstraints.CENTER;
		this.add(Step1Button);
		
        // k: number of positive or negative examples
		label = new Label("Step 2: samples(1--2000):");
		c.gridwidth = 1; // reset to default
		bag.setConstraints(label, c);
		this.add(label);
        inputK = new TextField("10", 2);
		bag.setConstraints(inputK, c);
		this.add(inputK);
        Step2Button = new Button("Generate Samples");
		Step2Button.addActionListener(this);
		c.anchor = GridBagConstraints.WEST;
		c.gridwidth = GridBagConstraints.REMAINDER; // last component in a row
		bag.setConstraints(Step2Button, c);
		c.anchor = GridBagConstraints.CENTER;
		this.add(Step2Button);
		
		// kNN: the number of neighbors considered in kNN.
		label = new Label("Step 3: kNN(1--100):");
		c.anchor = GridBagConstraints.WEST;
		c.gridwidth = 1; // reset to default
		bag.setConstraints(label, c);
		c.anchor = GridBagConstraints.CENTER;
		this.add(label);
        inputKNN = new TextField("1", 2);
		bag.setConstraints(inputKNN, c);
		this.add(inputKNN);
        Step3Button = new Button("Classify");
		Step3Button.addActionListener(this);
		this.add(Step3Button);
		errLabel = new Label(" ");
		c.anchor = GridBagConstraints.WEST;
		c.fill = GridBagConstraints.BOTH;
		c.gridwidth = GridBagConstraints.REMAINDER; // last component in a row
		bag.setConstraints(errLabel, c);
		this.add(errLabel);
		
		// the truth canvas
		theTruthCanvas = new TruthCanvas();
		theTruthCanvas.setSize(404, 404);
		c.fill = GridBagConstraints.BOTH;
		c.weightx = 0;
		c.weighty = 1;
		c.gridwidth = 1;
		c.gridwidth = GridBagConstraints.RELATIVE; // last component in a row
		c.gridheight = GridBagConstraints.REMAINDER; // last component in a column
		bag.setConstraints(theTruthCanvas, c);
		this.add(theTruthCanvas);
		// the KNN canvas
		theKNNCanvas = new KNNCanvas();
		theKNNCanvas.setSize(404, 404);
		c.fill = GridBagConstraints.BOTH;
		c.weightx = 1;
		c.weighty = 1;
		c.gridwidth = GridBagConstraints.REMAINDER; // last component in a row
		c.gridheight = GridBagConstraints.REMAINDER; // last component in a column
		bag.setConstraints(theKNNCanvas, c);
		this.add(theKNNCanvas);

	}
    
    public void actionPerformed(ActionEvent e)
	{
	 if (e.getSource() == Step1Button)
		{
		 n = new Integer(inputN.getText()).intValue();
 		 complexity = new Integer(inputComplexity.getText()).intValue();
		 k=0; // remove previous samples
		 truth = new boolean[n][n];
		 int x, y;
		 for (x=0; x<n; x++)
			 for (y=0; y<n; y++)
				 truth[x][y] = true;
		 for (int i=0; i<complexity; i++)
			{double w1, w2, b;
			 w1 = Math.random()*2 - 1;
			 w2 = Math.random()*2 - 1;
			 b = Math.random()*n/2;
 			 for (x=0; x<n; x++)
				 for (y=0; y<n; y++)
					 if (w1*(x-n/2)+w2*(y-n/2)+b>0)
						 truth[x][y] = !truth[x][y];
			}
		 theTruthCanvas.repaint();
		}
	 else if (e.getSource() == Step2Button)
		{
		 k = new Integer(inputK.getText()).intValue();
		 samples = new Sample[k];
		 int i;
		 for (i=0; i<k; i++)
		 {   samples[i] = new Sample();
		     samples[i].x = (int)(Math.random()*n);
		     samples[i].y = (int)(Math.random()*n);
		     samples[i].label = truth[samples[i].x][samples[i].y];
		 }
 		 theTruthCanvas.repaint();
		}
	 else if (e.getSource() == Step3Button)
		{int i;	
		 knn = new Integer(inputKNN.getText()).intValue();
		 distances = new Distance[knn];
		 for (i=0; i<knn; i++)
		 {   distances[i] = new Distance();
		 }
		 theKNNCanvas.repaint();
		}
	}    

    public void start()
    {
    }
    
    class KNNCanvas extends Canvas {
        
        public void paint(Graphics g) {
            int m=5; // m*m 'pixel'
            
            // draw bounding box
            g.setColor(Color.black);
            System.out.println(n);            
            g.drawRect(0, 0, n*m+1, n*m+1);
            
             // for each point, classify it with kNN.
			 int error = 0; // number of misclassified points
             for (int x=0; x<n; x++)
                 for (int y=0; y<n; y++)
                    {
                     // find the knn
                     for (int i=0; i<k; i++){
                         double dist = (samples[i].x-x)*(samples[i].x-x)+(samples[i].y-y)*(samples[i].y-y);
                         if (i<knn)
                            {distances[i].d = dist;
                             distances[i].label = samples[i].label;
                            }
                         else
                            {// go through the knn list and replace the biggest one if possible
                             double biggestd = distances[0].d;
                             int biggestindex = 0;
                             for (int a=1; a<knn; a++)
                                 if (distances[a].d > biggestd)
                                 {biggestd = distances[a].d;
                                  biggestindex = a;
                                 }
                             if (dist < biggestd)
                                {distances[biggestindex].d = dist;
                                 distances[biggestindex].label = samples[i].label;
                                }
                            }
                     }
                     // count which label in knn occurs most, this is the classification of (x,y)
                     int nT=0, nF=0;
					 boolean classification;
                     for (int i=0; i<knn; i++)
                         if (distances[i].label == true)
                             nT++;
                         else
                             nF++;
					 if (nT<nF)
						 classification = false;
					 else if (nT>nF)
						 classification = true;
					 else
						 classification = Math.random() < 0.5; // if tie, randomly break it
					 
                     if (classification == false)
                         g.setColor(Color.white);
                     else
                         g.setColor(Color.green);
                     g.fillRect(m*x+1, m*y+1, m, m);
					 
					 // count classification errors
					 if (classification != truth[x][y])
						 error ++;
                    }
			 // update error label
			 if (n>0)
				errLabel.setText("    Error rate = " + (float)error/n/n*100 + "%");

             // draw labeled samples 
            g.setColor(Color.black);
            for (int i=0; i<k; i++)
            {if (samples[i].label == true)
                 g.drawOval(samples[i].x*m+1, samples[i].y*m+1, m, m);
             else
                {g.drawLine(samples[i].x*m+(m+1)/2, samples[i].y*m+1, samples[i].x*m+(m+1)/2, samples[i].y*m+m);
                 g.drawLine(samples[i].x*m+1, samples[i].y*m+(m+1)/2, samples[i].x*m+m, samples[i].y*m+(m+1)/2);
                }
            }

        }
    }

    class TruthCanvas extends Canvas {
        
        public void paint(Graphics g) {
            int m=5; // m*m 'pixel'
            
            // draw bounding box
            g.setColor(Color.black);
            System.out.println(n);            
            g.drawRect(0, 0, n*m+1, n*m+1);
            
        
             // for each point, draw its true classification
             for (int x=0; x<n; x++)
                 for (int y=0; y<n; y++)
                    {
                     if (truth[x][y] == false)
                         g.setColor(Color.white);
                     else
                         g.setColor(Color.green);
                     g.fillRect(m*x+1, m*y+1, m, m);
                    }
            // draw labeled samples
            g.setColor(Color.black);
            for (int i=0; i<k; i++)
            {if (samples[i].label == true)
                 g.drawOval(samples[i].x*m+1, samples[i].y*m+1, m, m);
             else
                {g.drawLine(samples[i].x*m+(m+1)/2, samples[i].y*m+1, samples[i].x*m+(m+1)/2, samples[i].y*m+m);
                 g.drawLine(samples[i].x*m+1, samples[i].y*m+(m+1)/2, samples[i].x*m+m, samples[i].y*m+(m+1)/2);
                }
            }
            
		}
    }

}

[tekserkan]

buyrun program indirme linki.

http://www.4shared.com/rar/KbQfpMnM/devUygulamas.html

eğer istediğiniz exe değilde class is buyrun :

http://www.4shared.com/rar/EuQxgfYt/KNN.html

belki bu uyglamaların proje dosyaları istenebilir onuda upload ettim:

http://www.4shared.com/rar/QkAFFaek/Proje.html

 

java ile fazla uğraşmadığım için o konuda yardımcı olamayacağım fakat visual studio yu kullanabilirsiniz.bir önceki kodda hata vardı düzelttim.bu java kodunda hata yok ise derlerim ve buraya koyarım fakat hata var ise birşey yapamam.

Edited November 23, 2013 by tekserkan

[seljuknet]

buyrun program indirme linki.

http://www.4shared.com/rar/KbQfpMnM/devUygulamas.html

eğer istediğiniz exe değilde class is buyrun :

http://www.4shared.com/rar/EuQxgfYt/KNN.html

 

java ile fazla uğraşmadığım için o konuda yardımcı olamayacağım fakat visual studio yu kullanabilirsiniz.bir önceki kodda hata vardı düzelttim.bu java kodunda hata yok ise derlerim ve buraya koyarım fakat hata var ise birşey yapamam.

 

 

Allah razı çok teşekkür ederim. Hemen denemeler yapıyorum.

[galetis]

http://rextester.com/ZNANFN64615

 

Altta run it butonuna tıklarsanız çalışır

[seljuknet]

http://rextester.com/ZNANFN64615

 

Altta run it butonuna tıklarsanız çalışır

 

bu gerçekten de istediğime yakın olmuş nasıl yaptınız diye sormayacağım :) fakat değer girmem lazım giremeden değer verdi. Verilen değer 0-1 arası olması gerekiyor ve bu doğrultuda bir değer de çıktı.

[seljuknet]

buyrun program indirme linki.

http://www.4shared.com/rar/KbQfpMnM/devUygulamas.html

eğer istediğiniz exe değilde class is buyrun :

http://www.4shared.com/rar/EuQxgfYt/KNN.html

belki bu uyglamaların proje dosyaları istenebilir onuda upload ettim:

http://www.4shared.com/rar/QkAFFaek/Proje.html

 

java ile fazla uğraşmadığım için o konuda yardımcı olamayacağım fakat visual studio yu kullanabilirsiniz.bir önceki kodda hata vardı düzelttim.bu java kodunda hata yok ise derlerim ve buraya koyarım fakat hata var ise birşey yapamam.

 

 

hocam Allah razı olsun seni çok uğraştırdım ben bir c kodu bulayım bizim hocanın anlayacağı dilden sen yine böyle 3 lü şekilde bana verebilir misin kodlama örneğini göndersem?

[seljuknet]

hocam şunun türkçe programlamasını yapmak istiyorum

 http://paul.luminos.nl/download/document/knn.zip