SHOGUN  3.2.1
 All Classes Namespaces Files Functions Variables Typedefs Enumerations Enumerator Friends Macros Groups Pages
ExplicitSpecFeatures.cpp
Go to the documentation of this file.
1 /*
2  * This program is free software; you can redistribute it and/or modify
3  * it under the terms of the GNU General Public License as published by
4  * the Free Software Foundation; either version 3 of the License, or
5  * (at your option) any later version.
6  *
7  * Written (W) 2009 Soeren Sonnenburg
8  * Copyright (C) 2009 Fraunhofer Institute FIRST and Max-Planck-Society
9  */
10 
12 #include <shogun/io/SGIO.h>
13 
14 using namespace shogun;
15 
17 {
18  SG_UNSTABLE("CExplicitSpecFeatures::CExplicitSpecFeatures()",
19  "\n");
20 
21  use_normalization = false;
22  num_strings = 0;
23  alphabet_size = 0;
24 
25  spec_size = 0;
26  k_spectrum = NULL;
27 }
28 
29 
31 {
32  ASSERT(str)
33 
34  use_normalization=normalize;
36  spec_size = str->get_num_symbols();
37 
39 
40  SG_DEBUG("SPEC size=%d, num_str=%d\n", spec_size, num_strings)
41 }
42 
44  num_strings(orig.num_strings), alphabet_size(orig.alphabet_size), spec_size(orig.spec_size)
45 {
46  k_spectrum= SG_MALLOC(float64_t*, num_strings);
47  for (int32_t i=0; i<num_strings; i++)
49 }
50 
52 {
54 }
55 
57 {
58  return spec_size;
59 }
60 
61 float64_t CExplicitSpecFeatures::dot(int32_t vec_idx1, CDotFeatures* df, int32_t vec_idx2)
62 {
63  ASSERT(df)
67 
68  ASSERT(vec_idx1 < num_strings)
69  ASSERT(vec_idx2 < sf->num_strings)
70  float64_t* vec1=k_spectrum[vec_idx1];
71  float64_t* vec2=sf->k_spectrum[vec_idx2];
72 
73  return SGVector<float64_t>::dot(vec1, vec2, spec_size);
74 }
75 
76 float64_t CExplicitSpecFeatures::dense_dot(int32_t vec_idx1, const float64_t* vec2, int32_t vec2_len)
77 {
78  ASSERT(vec2_len == spec_size)
79  ASSERT(vec_idx1 < num_strings)
80  float64_t* vec1=k_spectrum[vec_idx1];
81  float64_t result=0;
82 
83  for (int32_t i=0; i<spec_size; i++)
84  result+=vec1[i]*vec2[i];
85 
86  return result;
87 }
88 
89 void CExplicitSpecFeatures::add_to_dense_vec(float64_t alpha, int32_t vec_idx1, float64_t* vec2, int32_t vec2_len, bool abs_val)
90 {
91  ASSERT(vec2_len == spec_size)
92  ASSERT(vec_idx1 < num_strings)
93  float64_t* vec1=k_spectrum[vec_idx1];
94 
95  if (abs_val)
96  {
97  for (int32_t i=0; i<spec_size; i++)
98  vec2[i]+=alpha*CMath::abs(vec1[i]);
99  }
100  else
101  {
102  for (int32_t i=0; i<spec_size; i++)
103  vec2[i]+=alpha*vec1[i];
104  }
105 }
106 
108 {
109  k_spectrum= SG_MALLOC(float64_t*, num_strings);
110 
111  for (int32_t i=0; i<num_strings; i++)
112  {
113  k_spectrum[i]=SG_MALLOC(float64_t, spec_size);
114  memset(k_spectrum[i], 0, sizeof(float64_t)*spec_size);
115 
116  int32_t len=0;
117  bool free_fv;
118  uint16_t* fv=str->get_feature_vector(i, len, free_fv);
119 
120  for (int32_t j=0; j<len; j++)
121  k_spectrum[i][fv[j]]++;
122 
123  str->free_feature_vector(fv, i, free_fv);
124 
125  if (use_normalization)
126  {
127  float64_t n=0;
128  for (int32_t j=0; j<spec_size; j++)
129  n+=CMath::sq(k_spectrum[i][j]);
130 
131  n=CMath::sqrt(n);
132 
133  for (int32_t j=0; j<spec_size; j++)
134  k_spectrum[i][j]/=n;
135  }
136  }
137 }
138 
140 {
141  for (int32_t i=0; i<num_strings; i++)
142  SG_FREE(k_spectrum[i]);
143 
144  SG_FREE(k_spectrum);
145  k_spectrum=NULL;
146 }
147 
149 {
150  return new CExplicitSpecFeatures(*this);
151 }
152 
153 
154 
156 {
158  return NULL;
159 }
160 
161 bool CExplicitSpecFeatures::get_next_feature(int32_t& index, float64_t& value, void* iterator)
162 {
164  return false;
165 }
166 
168 {
170 }
171 
173 {
175  return 0;
176 }
177 
179 {
180  return F_UNKNOWN;
181 }
182 
184 {
185  return C_SPEC;
186 }
187 
189 {
190  return num_strings;
191 }

SHOGUN Machine Learning Toolbox - Documentation