Robust/src/Benchmarks/SingleTM/KMeans/Common.java

   1 /* =============================================================================
   2  *
   3  * common.java
   4  *
   5  * =============================================================================
   6  *
   7  * For the license of bayes/sort.h and bayes/sort.c, please see the header
   8  * of the files.
   9  *
  10  * ------------------------------------------------------------------------
  11  *
  12  * For the license of kmeans, please see kmeans/LICENSE.kmeans
  13  *
  14  * ------------------------------------------------------------------------
  15  *
  16  * For the license of ssca2, please see ssca2/COPYRIGHT
  17  *
  18  * ------------------------------------------------------------------------
  19  *
  20  * For the license of lib/mt19937ar.c and lib/mt19937ar.h, please see the
  21  * header of the files.
  22  *
  23  * ------------------------------------------------------------------------
  24  *
  25  * For the license of lib/rbtree.h and lib/rbtree.c, please see
  26  * lib/LEGALNOTICE.rbtree and lib/LICENSE.rbtree
  27  *
  28  * ------------------------------------------------------------------------
  29  *
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  55  * FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
  56  * CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
  57  * SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
  58  * INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
  59  * CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
  60  * ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF
  61  * THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
  62  *
  63  * =============================================================================
  64  */
  65
  66 public class Common {
  67
  68   public Common() {
  69   }
  70
  71
  72   /* =============================================================================
  73    * common_euclidDist2
  74    * -- multi-dimensional spatial Euclid distance square
  75    * =============================================================================
  76    */
  77    public static float
  78     common_euclidDist2 (float[] pt1, float[] pt2, int numdims)
  79     {
  80       int i;
  81       float ans = 0.0f;
  82
  83       for (i = 0; i < numdims; i++) {
  84         ans += (pt1[i] - pt2[i]) * (pt1[i] - pt2[i]);
  85       }
  86
  87       return ans;
  88     }
  89
  90
  91   /* =============================================================================
  92    * common_findNearestPoint
  93    * =============================================================================
  94    */
  95   public static int
  96     common_findNearestPoint (float[]  pt,        /* [nfeatures] */
  97         int     nfeatures,
  98         float[][] pts,       /* [npts][nfeatures] */
  99         int     npts)
 100     {
 101       int index = -1;
 102       int i;
 103       //double max_dist = FLT_MAX;
 104       float max_dist = (float)3.40282347e+38f;
 105       float limit = (float) 0.99999;
 106
 107       /* Find the cluster center id with min distance to pt */
 108       for (i = 0; i < npts; i++) {
 109         float dist = common_euclidDist2(pt, pts[i], nfeatures);  /* no need square root */
 110         if ((dist / max_dist) < limit) {
 111           max_dist = dist;
 112           index = i;
 113           if (max_dist == 0) {
 114             break;
 115           }
 116         }
 117       }
 118
 119       return index;
 120     }
 121 }
 122
 123
 124 /* =============================================================================
 125  *
 126  * End of common.java
 127  *
 128  * =============================================================================
 129  */