Docker-in-Docker (DinD) capabilities of public runners deactivated. More info

learn_2s_som.m 12.2 KB
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1
function [sMap sMap_denorm Result] = learn_2s_som(A,nb_neurone,varargin)
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% Cree la carte SOM ou S2-SOM Pour donnees cachees
%
% En entree obligatoire
%
%   A: les donnees cachees
%   nb_neurone: Nombre de neurones 
%
% En option
%
%   radius: en forme de vecteur, chaque deux elements qui ce suivent constitue
%           une temperature [i..i+1],[i+1..i+2],....
%   trainlen: en forme de vecteur: chaque element constitue une itération de
%           l'entraienement. NB:vecteur radius doit avoir un element en plus
%           que le vecteur trainlen.
%   tracking: pour visualiser l'apprentissage.
%
%   'S2-SOM': pour faire l'apprentissage avec S2-SOM. Si 'S2-SOM' est
%           specifie alors il faut d'autres parametres:
%
%   DimData: vecteur contenant la dimention de chaque bloc.
%   lambda: vecteur, c'est un hyperparametre pour calculer le poids sur les
%           blocs.
%   eta: vecteur, c'est un hyperparametre pour calculer le poids sur les
%           variables.
%
% En sortie
%
%   sMap: La carte SOM ou S2-SOM.
%
%   sMap_denorm: La carte SOM ou S2-SOM, denormalisee.
%
%   Result: structure (vecteur) avec les sorties ou resultats de chaque cas
%           entraine (avec une paire distincte de la combinaison entre lambda
%           et eta): sMap, bmus, Alpha, Beta, Perf.
%
%           Champs de Result:
%              sMap: La carte SOM ou S2-SOM du cas.
%              bmus: Bmus (best matching units) sur toute la zone.
%              Alpha: Coefficients Alpha multipliant les groupes.
%              Beta: Coefficients Alpha multipliant les variables au sans de la
%                  Carte Topologique.
%              Perf: parametre "distortion measure for the map", calcule par
%                  la fonction som_distortion.
%
%   (bmus_pixel:(best matching units) par pixel.)
% Detailed explanation goes here
  
  
50 51 52 53
% Valeurs par defaut
  tracking       = 0;
  init           = 'lininit';
  lattice        = 'rect';
54
  
55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
  bool_verbose   = 0;
  bool_norm      = 0;
  bool_rad       = 0;
  bool_trainlen  = 0;
  bool_2ssom     = 0;
  bool_DimData   = 0;
  bool_lambda    = 0;
  bool_eta       = 0;

  Result         = [];
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81
  
  init_with_make = 1;
  pre_train      = 1;
  
  %recuperer les donnees
  data.data=A;
  label=[1:size(data.data,2)];
  
  %Labelise les donnees
  ListVar={};
  for l=1:length(label)
    ListVar{l}=char(strcat('v ',int2str(label(l))));
  end
  data.colheaders=ListVar;
  
  data_casename='simulation';
  
82 83 84 85 86
  % --- CM pour ajouter les arguments 'data_name' et 'comp_names'
  i=1;
  while (i<=length(varargin))
    if ischar(varargin{i})
      switch varargin{i},
87 88
        case { 'verbose', '-verbose' },
          bool_verbose = 1;
89
        case { 'data_name' },
90
          data_casename = varargin{i+1}; i=i+1;
91
        case { 'comp_names' },
92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131
          data.colheaders = varargin{i+1}; i=i+1;
        case { 'norm' },
          bool_norm = 1; 
          type_norm = varargin{i+1}; i=i+1;
        case { 'init' },
          init = varargin{i+1}; i=i+1;
        case { 'tracking' },
          tracking = varargin{i+1}; i=i+1;
        case { 'lattice' },
          lattice = varargin{i+1}; i=i+1;
        case 'radius'
          bool_rad = 1;
          rad = varargin{i+1}; i=i+1;
        case 'trainlen' 
          bool_trainlen = 1;
          trlen = varargin{i+1}; i=i+1;
        case 'S2-SOM'
          disp('** S2-SOM Active **');
          bool_2ssom = 1;
        case 'DimData'
          DimData = varargin{i+1}; i=i+1;
          for di=1:length(DimData)
            DimBloc(di).Dim = DimData(di);
          end
          bool_DimData = 1;
        case 'lambda' 
          lambda=varargin{i+1}; i=i+1;
          if length(lambda) < 1
            error('lambda est de longueur nulle !  Il doit y avoir au moins une valeur')
          end
          bool_lambda = 1;
        case 'eta' 
          eta = varargin{i+1}; i=i+1;
          if length(eta) < 1
            error('eta est de longueur nulle !  Il doit y avoir au moins une valeur')
          end
          bool_eta = 1;
        otherwise
          error(sprintf(' *** %s error: argument(%d) ''%s'' inconnu ***\n', ...
                        mfilename, i, varargin{i}));
132
      end
133 134 135
    else
      error(sprintf(' *** %s error: argument non-string inattendu (en %d-iemme position) ***\n', ...
                    mfilename, i));
136 137 138
    end
    i=i+1;
  end
139

140
  sD = som_data_struct(data.data,'name', data_casename,'comp_names', upper(ListVar));
141 142 143 144 145 146 147 148
  % i=1;
  % while (i<=length(varargin) && bool_norm==0)
  %   if strcmp(varargin{i},'norm')
  %     bool_norm=1; 
  %     type_norm=varargin{i+1};
  %   end
  %   i=i+1;
  % end
149 150 151 152 153 154 155 156 157 158
  
  %normalisation des donnees
  if bool_norm
    fprintf(1,'\n-- Normalisation des donnees selon ''%s'' ...\n', type_norm);
    if strcmp(type_norm,'simple')
      sD_norm=som_normalize(sD);
    else
      sD_norm=som_normalize(sD,type_norm);
    end
  else           
159
    fprintf(1,'\n** Pas de normalisation des donnees **\n');
160 161 162 163
    sD_norm = sD;
  end
  
  
164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178
  % if ~isempty(varargin)
  %   i=1;
  %   while i<=length(varargin)
  %     if strcmp(varargin{i},'init')
  %       init=varargin{i+1};
  %     end
  %     if strcmp(varargin{i},'tracking')
  %       tracking=varargin{i+1};
  %     end
  %     if strcmp(varargin{i},'lattice')
  %       lattice=varargin{i+1};
  %     end
  %     i=i+1;
  %   end
  % end
179

180 181 182 183 184 185
  fprintf(1,[ '\n-- ------------------------------------------------------------------\n', ...
              '-- New 2S-SOMTraining function:\n', ...
              '--   %s (''%s'', ''%s'', ''%s'', ... )\n', ...
              '-- ------------------------------------------------------------------\n' ], ...
          mfilename, init, lattice, data_casename);

186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217
  %SOM initialisation
  if init_with_make
    fprintf(1,'\n-- Initialisation avec SOM_MAKE ... ')
    sMap=som_make(sD_norm.data, ...
                  'munits',   nb_neurone, ...
                  'lattice',  lattice, ...
                  'init',     init, ...
                  'tracking', tracking); % creer la carte initiale avec et effectuer un entrainenemt

  else
    if strcmp(init,'randinit')
      fprintf(1,'\n-- Initialisation avec SOM_RANDINIT ... ')
      sMap=som_randinit(sD_norm.data, ...
                        'munits',   nb_neurone, ...
                        'lattice',  lattice, ...
                        'tracking', tracking); % creer la carte initiale

    elseif strcmp(init,'lininit')
      fprintf(1,'\n-- Initialisation avec SOM_LININIT ... ')
      sMap=som_lininit(sD_norm.data, ...
                       'munits',   nb_neurone, ...
                       'lattice',  lattice, ...
                       'tracking', tracking); % creer la carte initiale

    else
      error(sprintf(['\n *** %s error: invalid ''init'' option ''%s'' ***\n', ...
                     '     Shoud be one between { ''lininit'', ''randinit'' } ***\n' ], ...
                    mfilename, init));
    end
    fprintf(1,' <som init END>.\n')
  end
  
218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246
  % bool_rad=0;
  % bool_trainlen=0;
  % if ~isempty(varargin)
  % 
  %   i=1;
  %   while i<=length(varargin)
  %     if ischar(varargin{i})
  %       switch varargin{i}
  %         case 'radius'
  %           bool_rad=1;
  %           loc_rad=i;
  %           rad=varargin{loc_rad+1};
  %           i=i+1;
  %         case 'trainlen' 
  %           bool_trainlen=1;
  %           loc_trainlen=i;
  %           trlen=varargin{loc_trainlen+1};
  %           i=i+1;
  %         otherwise
  %           i=i+1;
  %       end
  %     else
  %       i=i+1;
  %     end
  %   end

  if pre_train
    tracking_ini = tracking;
    %tracking_ini = 1;
247
    
248 249 250 251 252 253 254 255 256 257
    % batchtrain avec radius ...
    if (bool_rad && ~bool_trainlen)
      fprintf(1,'\n-- BATCHTRAIN initial avec radius ... ')
      if tracking_ini, fprintf(1,'\n'); end
      j=1;
      while j<length(rad)
        
        sMap=som_batchtrain(sMap,sD_norm.data,'radius',[rad(j) rad(j+1)],'tracking',tracking_ini);
        j=j+1;
        
258 259
      end
    end
260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272
    % batchtrain avec trainlen ...
    if (~bool_rad && bool_trainlen) 
      fprintf(1,'\n-- BATCHTRAIN initial avec trainlen ... ')
      if tracking_ini, fprintf(1,'\n'); end
      j=1;
      while j<=length(trlen)
        
        sMap=som_batchtrain(sMap,sD_norm.data,'trainlen',trlen(j),'tracking',tracking_ini);
        j=j+1;
        
      end
    end
    % batchtrain avec radius et trainlen             
273
    if (bool_rad && bool_trainlen)
274 275 276 277
      fprintf(1,'\n-- BATCHTRAIN initial avec radius et trainlen ... \n')
      if tracking_ini, fprintf(1,'\n'); end
      if length(rad)==length(trlen)+1
        
278 279 280
        j=1;
        while j<length(rad)
          
281
          sMap=som_batchtrain(sMap,sD_norm.data,'radius',[rad(j) rad(j+1)],'trainlen',trlen(j),'tracking',tracking_ini);
282 283 284
          j=j+1;
          
        end
285 286
      else
        error('vecteur radius doit avoir un element en plus que le vecteur trainlen ')
287
      end
288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344
    end
    
    current_perf = som_distortion(sMap,sD_norm);
    fprintf(1,'--> som_distortion apres entrainement initiale = %s\n', num2str(current_perf));
    
  else
    fprintf(1,'** batchtrain initial non active **\n')
  end
  % end
  
  % %S2-SOM
  % bool_2ssom=0;
  % bool_DimData=0;
  % bool_lambda=0;
  % bool_eta=0;
  %
  % if ~isempty(varargin)
  %   i=1;
  %   while i<=length(varargin)
  %     if ischar(varargin{i}) 
  %       switch varargin{i} 
  %      
  %         case 'S2-SOM'
  %           disp('** S2-SOM Active **');
  %           bool_2ssom=1;
  %           i=i+1;
  %           %mettre en bloc
  %         case 'DimData'
  %           i=i+1;
  %           DimData=varargin{i};
  %           for di=1:length(DimData)
  %             DimBloc(di).Dim=DimData(di);
  %           end
  %           bool_DimData=1;
  %         case 'lambda' 
  %           i=i+1; 
  %           lambda=varargin{i};
  %           if length(lambda) < 1
  %             error('lambda est de longueur nulle !  Il doit y avoir au moins une valeur')
  %           end
  %           bool_lambda=1;
  %         case 'eta' 
  %           i=i+1; eta=varargin{i};
  %           if length(eta) < 1
  %             error('eta est de longueur nulle !  Il doit y avoir au moins une valeur')
  %           end
  %           bool_eta=1;
  %         otherwise
  %           i=i+1;
  %
  %       end
  %     else
  %       i=i+1;
  %     end
  %   end
  
  if (bool_2ssom)
345
    if (bool_lambda && bool_eta && bool_DimData)
346 347 348 349 350 351 352
      
      best_i   = 0;
      best_j   = 0;
      bestperf = inf;
      
      i_train = 1;
      n_train = length(lambda)*length(eta);
353 354 355
      fprintf(1,[ '\n-- batchtrainRTOM loop for %d lambda and %d eta values:\n', ... 
                  '-- ------------------------------------------------------------------\n' ], ...
              length(lambda), length(eta));
356 357
      for i=1:length(lambda)
        for j=1:length(eta)
358
          fprintf(1,'-- batchtrainRTOM (%d/%d) with lambda=%s and eta=%s ... ',i_train, ...
359 360
                  n_train, num2str(lambda(i)),num2str(eta(j)));
          if tracking, fprintf(1,'\n'); end
361
          
362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372
          [Result(i,j).sMap Result(i,j).bmus Result(i,j).Alpha Result(i,j).Beta] = som_batchtrainRTOM( ...
              sMap, sD_norm, ...
              'TypeAlgo','2SSOM', ...
              'DimData',DimData, ...
              'DimBloc',DimBloc, ...
              'lambda', lambda(i), ...
              'eta',eta(j), ...
              'radius',[rad(round(length(rad)/2)) ...
                        rad((round(length(rad)/2))+1)], ...
              'trainlen',trlen(round(length(trlen)/2)), ...
              'tracking',tracking);
373
          
374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387
          current_perf = som_distortion(Result(i,j).sMap,sD_norm);
          fprintf(1,'   --> som_distortion=%s\n', num2str(current_perf));
          %  end
          %end
          % best_i=0;
          % best_j=0;
          % bestperf=inf;
          % for i=1:length(lambda)
          %   for j=1:length(eta)
          %         
          Result(i,j).Perf = current_perf;
          if Result(i,j).Perf < bestperf
            best_i = i;
            best_j = j;
388
          end
389 390
          
          i_train = i_train + 1;
391 392 393
        end
      end
      
394
      sMap = Result(best_i,best_j).sMap;
395 396
      
    else
397
      error('manque de parametre')
398
    end
399 400
  elseif (bool_lambda || bool_eta || bool_DimData)
    error('mentionnez si vous voulez S2-SOM')
401 402
  end
  
403
  % end
404 405 406 407 408 409 410 411 412
  
  % denormalisation de la Map
  if bool_norm
    sMap_denorm=som_denormalize(sMap,sD_norm.comp_norm);
  else
    sMap_denorm=sMap;
  end
  
  return